भारत एआई शिखर सम्मेलन के मंच से, Google डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने एआई के दो सबसे बड़े जोखिमों के बारे में सभी को आगाह किया
Google DeepMind के सह-संस्थापक और सीईओ डेमिस हसाबिस ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से उत्पन्न दो तत्काल जोखिमों के बारे में चेतावनी दी है। टेक दिग्गज के एआई सीईओ ने खुलासा किया कि ये दो जोखिम लाभकारी प्रौद्योगिकियों और स्वायत्त प्रणालियों को हथियार बनाने वाले बुरे अभिनेता हैं जो ऐसी चीजें कर रहे हैं जो उनके डिजाइनरों ने कभी नहीं की थी। हस्साबिस ने मौजूदा संस्थानों के अभिभूत होने से पहले न्यूनतम मानक निर्धारित करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहयोग का भी आह्वान किया है। इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट में बोलते हुए, हस्साबिस ने कहा कि एआई सिस्टम की बढ़ती स्वायत्तता उनकी उपयोगिता और संभावित जोखिम दोनों को बढ़ा सकती है। “जैसे-जैसे सिस्टम अधिक स्वायत्त, अधिक स्वतंत्र होते जाएंगे, वे अधिक उपयोगी, अधिक एजेंट-जैसे होंगे, लेकिन उनमें जोखिम और ऐसे काम करने की भी अधिक संभावना होगी जो शायद हमने उन्हें डिज़ाइन करते समय इरादा नहीं किया था,” उन्होंने ब्लूमबर्ग टेलीविजन साक्षात्कार के दौरान कहा। प्रौद्योगिकी के सीमा पार प्रभाव को ध्यान में रखते हुए, उन्होंने कहा कि मौजूदा वैश्विक संस्थान अभी तक एआई विकास की गति और पैमाने को प्रबंधित करने के लिए सुसज्जित नहीं हो सकते हैं।
“यह डिजिटल है, तो इसका मतलब है कि यह संभवतः दुनिया में हर किसी को प्रभावित करेगा, और यह सीमाओं को पार कर जाएगा,”हस्साबिस ने इस बात पर जोर देते हुए कहा कि नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकीविदों को एक साथ लाने वाले मंच आवश्यक हैं। “अंतर्राष्ट्रीय सहयोग का कुछ तत्व होना चाहिए, या शायद इन प्रौद्योगिकियों को कैसे तैनात किया जाना चाहिए इसके बारे में कम से कम न्यूनतम मानक होने चाहिए,”उन्होंने जोड़ा.
Google AI के सीईओ डेमिस हसाबिस ने भारत में AGI के बारे में क्या कहा एआई प्रभाव शिखर सम्मेलन
हसबिस ने कहा कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई), जिसके बारे में ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ‘बहुत उत्साहित’ है, पहुंच से बाहर रहता है. उन्होंने मौजूदा एआई सिस्टम में तीन प्रमुख सीमाओं का हवाला दिया और कहा, “मुझे नहीं लगता कि हम अभी तक वहां हैं।”उनकी टिप्पणी ओपनएआई की एजीआई हासिल करने की लंबे समय से घोषित महत्वाकांक्षा के विपरीत है। ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने यह तर्क दिया है “सुपरइंटेलिजेंट उपकरण बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक खोज और नवाचार में तेजी ला सकते हैं जो हम अपने दम पर करने में सक्षम हैं और बदले में, प्रचुरता और समृद्धि में बड़े पैमाने पर वृद्धि कर सकते हैं।”हसबिस ने पहले अंतर की पहचान निरंतर सीखने की अनुपस्थिति के रूप में की। वर्तमान मॉडल बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के बाद तय होते हैं और वास्तविक समय में अनुकूलित नहीं हो सकते हैं। “आप चाहते हैं कि वे प्रणालियाँ अनुभव से लगातार ऑनलाइन सीखें, जिस संदर्भ में वे हैं उससे सीखें, शायद स्थिति और आपके द्वारा उनके लिए किए गए कार्यों को वैयक्तिकृत करें,”उन्होंने नोट किया.उन्होंने कहा, दूसरी सीमा दीर्घकालिक तर्क में है। “वे अल्पावधि के लिए योजना बना सकते हैं, लेकिन लंबी अवधि के लिए, जिस तरह हम वर्षों तक योजना बना सकते हैं, इस समय उनके पास वास्तव में वह क्षमता नहीं है,”हस्साबिस ने प्रकाश डाला।तीसरी है असंगति. हासबिस ने कहा कि मौजूदा प्रणालियाँ जटिल कार्यों में भी उत्कृष्टता प्राप्त कर सकती हैं, जबकि सरल कार्यों में भी बाधा उत्पन्न हो सकती हैं। “आज की प्रणालियाँ अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड में स्वर्ण पदक प्राप्त कर सकती हैं, वास्तव में कठिन समस्याएँ हैं, लेकिन यदि आप एक निश्चित तरीके से प्रश्न पूछते हैं तो कभी-कभी प्रारंभिक गणित में गलतियाँ भी हो सकती हैं। एक सच्ची सामान्य खुफिया प्रणाली में इस तरह की गड़बड़ी नहीं होनी चाहिए,” हस्साबिस ने समझाया।इन आपत्तियों के बावजूद, हासबिस ने 2024 के एक साक्षात्कार में कहा कि उन्हें उम्मीद है कि सच्चा एजीआई पांच से दस वर्षों के भीतर आ जाएगा।