एआई अब खाद्य श्रृंखला के ऊपर बैठता है, और डोमेन ज्ञान महत्वपूर्ण है: नितिन सेठ

सेठी ने इसे एक तार्किक ट्राइफेक्टा के पूरा होने का आह्वान किया, जिसमें पहले लिखे गए उद्यम और व्यवसाय केंद्रित खिताब थे, डिजिटल युग में जीतना और डेटा विरोधाभास में महारत हासिल करना था। वह हमें बताता है कि एआई का आगे की आवाजाही अपरिहार्य है, और अभी के लिए, अजेय – कुंजी मनुष्यों के लिए पुनर्निवेश करने का एक रास्ता खोजने के लिए है। पुस्तक में, वह आठ स्तंभों के बारे में बात करता है जो वह सोचता है कि वह काम करेगा, और एक के लिए, आध्यात्मिकता बाहर खड़ा है। सेठ मुझे बताता है कि उनसे अक्सर पूछा जाता है कि दुनिया के संदर्भ में आध्यात्मिकता मशीनों द्वारा तेजी से संचालित क्यों होती है। “हमारे चारों ओर शोर है। उस समय, अपने आप को अंदर की ओर देखना बहुत महत्वपूर्ण है, और यह है कि मैं आध्यात्मिकता को कैसे परिभाषित करता हूं,” वे कहते हैं। “यह वह प्रक्रिया है जो आपको स्पष्टता, शांति, और यह अंततः रचनात्मकता का स्रोत खोजने में मदद करती है,” सेठ परिभाषित करता है। उन्होंने एचटी के साथ बात की कि हम एआई के साथ कहां हैं और जहां इन घटनाक्रमों का नेतृत्व किया जाता है, मनुष्यों को खुद को सुदृढ़ करने की आवश्यकता है क्योंकि वर्कफ़्लोज़ तेजी से बदलते हैं, समस्या व्यवसायों में उत्पादकता को संतुलित करने और मानव निगरानी पर उनके दृष्टिकोण के साथ है। संपादित अंश।

प्र। कृपया हमें पुस्तक के बारे में थोड़ा बताएं, मूल रूप से यह सब क्या है और इसके पीछे का विचार है। क्या यह आपका पहला उपभोक्ता-केंद्रित लेखन नहीं है?

नितिन सेठ: यह उपभोक्ता के लिए है, मेरी पहली दो पुस्तकों के बाद जो व्यावसायिक प्रौद्योगिकियों के बारे में अधिक थीं। मेरी पहली पुस्तक डिजिटल युग पर थी और दूसरा डेटा पर था, और इसलिए यह स्वाभाविक था कि अब मैं डिजिटल, डेटा और एआई के ट्राइफेक्टा को पूरा करता हूं। जब मैंने एआई को प्रतिबिंबित करना शुरू किया, तो मुझे एहसास हुआ कि यह सवाल बहुत बड़ा था, एक मानव धक्का में से एक। एआई पिछले 12 महीनों में वास्तव में शक्तिशाली हो गया है, और मैंने इसे अपने ग्राहक के काम में भी देखा है। यह स्पष्ट हो गया है कि यह किसी भी अन्य प्रौद्योगिकी बदलाव की तरह नहीं है और मनुष्यों पर नाटकीय प्रभाव पड़ेगा। मैंने नौकरी के नुकसान के बारे में शोध करना शुरू कर दिया, कि अगले 15 वर्षों में, दुनिया भर में लगभग 50% नौकरियां जाने वाली हैं। यह एक उल्लेखनीय संख्या है – क्योंकि हम कुछ अरब लोगों के बारे में बात कर रहे हैं।

यह एक बहुत बड़ा निहितार्थ है, लेकिन यह सब कयामत और उदासी नहीं है। लेकिन हमें यह पहचानना होगा कि यह एक बहुत, बहुत बड़ी पारी है। मैनकाइंड ने पहले भी इस तरह की बदलाव देखे हैं, और हम विकसित हुए हैं। यह काफी नाटकीय है, और या तो यह मानव जाति के लिए विकास के अगले चरण के लिए एक ट्रिगर बन जाता है, या हमारे पतन को ट्रिगर करता है। तो यह सवाल है कि मैंने जवाब देने की कोशिश की है, हमारे लिए मनुष्य के रूप में इसका क्या मतलब है? मैं समस्या को हल करने, परिवर्तन के लिए खुलापन, आध्यात्मिकता, खेल, प्रभाव, संतुलन, नेतृत्व और उद्यमिता के संभावित ढांचे के साथ आया हूं। उत्तर बाहर से आने वाले नहीं हैं, वे भीतर से आने वाले हैं; मनुष्य के रूप में हमारे पास कुछ आंतरिक, जन्मजात क्षमताएं हैं, और यह वास्तव में मेरी मुख्य थीसिस है।

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Q. आप कौन सी महत्वपूर्ण चीजें हैं जो आप किसी को बताएंगे कि किसकी नौकरी प्रभावित हो सकती है? तैयार होने के लिए मनुष्यों को क्या करने की आवश्यकता है?

Ns: एआई हर उद्योग को बाधित करने जा रहा है, जिससे सैकड़ों हजारों समस्याएं हल हो जाएंगी। यह एक बहुत ही मौलिक बदलाव है, एक नौकरी चाहने वाला होने के नाते एक समस्या हल करने वाला, या एक समस्या साधक। हमने टीसीएस की घोषणा के साथ उद्योग में देखा है और मैं इसे अपने ग्राहक के काम में भी देख रहा हूं। जिस तरह से हमें यह देखने की जरूरत है कि एक छोटा-मध्यम शब्द है और फिर एक मध्यम-लंबी अवधि है। पूर्व में, डोमेन ज्ञान शायद सबसे बड़ी संपत्ति है। तकनीकी कौशल आज भी कम महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। यहां तक कि हाल ही में, मैं .NET या जावा कौशल के कारण काम पर रख रहा था, लेकिन वे कुछ महीनों के अंतरिक्ष में बस कम महत्वपूर्ण हो गए हैं।

डोमेन ज्ञान, प्रबंधन, बैंकिंग और जीवन विज्ञान का, अगले कुछ वर्षों में बहुत महत्वपूर्ण होगा। मैं लोगों को केवल तकनीकी ज्ञान की तुलना में डोमेन ज्ञान पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करूंगा। लेकिन थोड़ी लंबी अवधि में, मुझे लगता है कि यह मौलिक रूप से समस्या को हल करने और उद्यमी कौशल के बारे में अधिक है, जिसे विकसित होने में भी समय लगेगा। अधिकांश प्रभावित ग्राहक सेवा, संचालन, मिड-ऑफिस, बैक-ऑफिस और सॉफ्टवेयर विकास होंगे, जो मूल रूप से सेवा उद्योग का एक बड़ा हिस्सा बनाता है।

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प्र। क्या आप कहेंगे कि एआई कंपनियों के साथ -साथ एआई को तैनात करने वाले उद्यमों को कार्यस्थल में मनुष्यों की जगह एआई एजेंटों के लिए संक्रमण के प्रति अधिक जिम्मेदार और संवेदनशील होने की आवश्यकता है?

Ns: कंपनियों को कुछ भी करने में सक्षम होने के लिए परिवर्तन बहुत महत्वपूर्ण है। उत्पादकता प्रभाव 25%नहीं है, लेकिन इसके बजाय, यह 40%-60%है। इसे एक खाद्य श्रृंखला के रूप में देखें। आइए अमेरिका में एक कंपनी का चित्रण करें, चाहे वह एक दूरसंचार फर्म हो या बैंक, उनके बोर्ड के सदस्य बहुत जानते हैं कि एआई को एक निश्चित मात्रा में उत्पादकता में सुधार करना चाहिए। अब जैसा कि हो रहा है, इससे भारत में उद्यमों के लिए नीचे की ओर प्रभाव पड़ेगा। जब दबाव आता है, तो वे क्या करने जा रहे हैं। यदि मेरा ग्राहक मेरे राजस्व को 30% तक कम कर रहा है, तो यह अंततः कंपनी के 100% को प्रभावित करेगा।

उसी समय, मुझे लगता है कि इसके लिए एक अवसर है, और इस दिशा में जाने के लिए अधिक प्रयास की आवश्यकता है, क्योंकि यह कैसे उलट हो सकता है। यही है, हम नए अवसर कैसे बना सकते हैं, जब तक कि एआई फोकस अकेले दक्षता पर है, जो 90% मामलों में है। यह एआई उपयोग-मामलों के बारे में समीकरण का हिस्सा है। विकास उन्मुख उपयोग-मामलों पर ध्यान केंद्रित करना अब तक सीमित रहा है, और यह वह अवसर है जहां अधिक प्रयास को जाने की आवश्यकता है। यदि व्यापार में वृद्धि होगी तो मानव विकास होगा। अभी यह स्वचालन और एजेंटिक एआई के बारे में बहुत अधिक है, और हम पहले नकारात्मक प्रभाव को देखने जा रहे हैं।

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Q. AI कंपनियों का दावा है कि प्रत्येक नए मॉडल को जटिल समस्या को हल करने के लिए आवश्यक विशिष्ट मानवीय गुणों के करीब हो रहा है, और तर्क के साथ अनिश्चित परिदृश्यों को नेविगेट करना है। किस बिंदु पर एआई उन पहलुओं में एक आभासी छत पर मारा जाएगा?

Ns: मानव मन एक अविश्वसनीय संपत्ति है, लेकिन हम पूरी तरह से नहीं जानते कि इसका उपयोग कैसे करना है। हमारी संज्ञानात्मक क्षमताएं अविश्वसनीय हैं, लेकिन हम केवल उसी के एक अंश का उपयोग कर रहे हैं। यदि मनुष्य पूरी तरह से 100% पर काम कर रहे हैं, तो यह एक बहुत अलग बॉलगेम बन जाता है। आपके प्रश्न के लिए, उत्तर बाइनरी नहीं है। चाहे वह समस्या का समाधान हो, सहानुभूति, संवादी कहानी, या निर्णय हो, यह नहीं है कि मशीनें शून्य हैं। वे हर कदम पर, बेहतर हो रहे हैं। सबसे पहले, उनके पास एक लर्निंग लूप है जो काफी कुशल है। दूसरे, हम हर समय अधिक से अधिक डेटा ला रहे हैं, दुनिया के सभी डेटा, जो कि एक एलएलएम है जो गठन मॉडल के रूप में निर्भर करता है। और फिर यह उद्यम डेटा के साथ प्रासंगिक किया जा रहा है। इसलिए भले ही फाउंडेशनल मॉडल 40%-60%हो, जैसा कि आप इसे एंटरप्राइज़ डेटा पर ले जाते हैं, आप 80%-90%क्षमता प्राप्त करने में सक्षम हैं।

निरपेक्षता से निपटना संभव नहीं है। एआई की जटिल परिस्थितियों में अच्छा करने की क्षमता जिसमें बहुत प्रासंगिक निर्णय की आवश्यकता होती है, अभी भी बहुत गरीब है। अगर मैं ईमानदार हूं, तो आज अधिकांश नौकरियां कुछ यांत्रिक हैं। अब, जटिल निर्णय और रचनात्मकता के आसपास जन्मजात मानव क्षमताएं, हमें उस पर दोगुना करने की आवश्यकता है। लेकिन आज, कितनी नौकरियों को रचनात्मकता की आवश्यकता है? अगले कुछ वर्षों में, मुझे लगता है कि बहुत सारे वर्कफ़्लोज़ को फिर से परिभाषित करने जा रहे हैं। और पुनर्परिभाषित, जहां डोमेन ज्ञान बहुत महत्वपूर्ण है। यह वह जगह है जहाँ मानव जो डोमेन ज्ञान प्राप्त कर चुका है, वह बहुत मूल्यवान होगा, क्योंकि एआई का सरासर प्रसंस्करण पहलू कम प्रासंगिक होगा।

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प्र। हम किस बिंदु पर संभवतः एआई पर मानव निगरानी खो देते हैं?

Ns: यह एक बहुत मुश्किल सवाल है, और मुझे लगता है कि यह एक दार्शनिक प्रश्न है। मुझे अपने सामने व्यावहारिक समस्याएं दिखाई देती हैं, और एआई अपरिहार्य है। उस पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मानव निरीक्षण के संदर्भ में, मुझे नहीं लगता कि यह एक शून्य या एक स्थिति है, क्योंकि वहाँ पर्यवेक्षित मॉडल के साथ -साथ पर्यवेक्षित मॉडल भी हैं। मुझे लगता है कि मानव पर्यवेक्षण बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि यातायात नियमों को बहुत स्पष्ट रूप से सेट करना होगा। हम अभी भी AGI से दूर हैं। हम कुछ क्षमताओं को देखना शुरू कर सकते हैं, जो उस तरह की क्षमता की नकल कर सकते हैं और ऐसा महसूस कर सकते हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह वास्तव में वहां है। चाहे हम 20 साल या 50 साल दूर हों, कहना मुश्किल है। लेकिन जो हम पहले से ही देख रहे हैं, वह कार्रवाई के लिए एक कॉल के लिए पर्याप्त है। इसका अर्थ है, शिक्षा, बुनियादी ढांचे, रिटूलिंग और उद्यमों के लिए यह समझने के लिए कि उन्हें अलग -अलग करने की आवश्यकता है।