अगर आपने फिर से AI का ज़िक्र किया, तो मैं आपको piledriver दे दूँगा

"हाल में GPT-4 जैसे AI क्षेत्र के इनोवेशन समाज पर व्यापक असर डालेंगे। इनके प्रभाव एकरस काम खत्म करने वाली यूटोपिया से लेकर कलाकारों की आजीविका को खतरे में डालने वाली डिस्टोपिया, और मानवता पर अस्तित्वगत खतरे तक फैले हुए हैं।"

• लेखक ने data scientist के रूप में औपचारिक शिक्षा पाई है, और उसकी क्षमता इतनी अच्छी है कि वह ऑस्ट्रेलिया की शीर्ष यूनिवर्सिटीज़ में से एक में आयोजित ML प्रतियोगिता जीत चुका है
  • लेकिन वह सर्वश्रेष्ठ नहीं है; वह बस elite संस्थानों द्वारा लिखी गई libraries का उपयोग कर सकता है और उन्नत भाषाओं में मशहूर solutions को implement कर सकता है
• लेकिन जो भी फिर से AI का ज़िक्र करेगा, उसे "गर्दन तोड़ देने वाली" spinal adjustment मुफ़्त में मिलेगी, इसलिए लेखक पहले से ही दिल से माफ़ी मांगता है

I. लेकिन हम machine learning से जबरदस्त efficiency हासिल करने वाले हैं-

"मैंने अभी क्या कहा, यह तुम्हें सुनाई नहीं दिया?"

• 2019 से data scientist के रूप में काम करते हुए भी, 2021 तक लेखक को समझ आ गया था कि यह क्षेत्र बड़ा तो है, लेकिन इसमें बहुत धोखाधड़ी भी है
  • ज़्यादातर leaders ने AI पर 30 मिनट भी पढ़ा नहीं था, फिर भी वे ज़ोर देते थे कि फोकस AI पर होना चाहिए
  • AI initiatives शुरू करने वाली कंपनियों की संख्या वास्तविक use cases से कहीं ज़्यादा थी
  • बाज़ार ठगों और अयोग्य लोगों से भरा हुआ था
• लेखक data/software engineering में चला गया
  • developers के लिए hype अच्छा नहीं होता
  • उसके पास ईमानदार दोस्त और आत्मा है, लेकिन field बदलना इतना आसान नहीं है
• data science की नौकरियाँ गायब होने लगीं और hype cycle data engineering की तरफ़ खिसक गई
  • तब लगा कि आखिरकार AI का दौर खत्म हो गया...
• लेकिन फिर किसी ने ChatGPT बना दिया, और अब हर application में chatbot support जोड़ने के लिए भारी engineering effort झोंका जा रहा है
  • जबकि industry का आधा हिस्सा यह भी नहीं जानता कि database backups को नियमित रूप से test कैसे किया जाता है...
• जो अगला बेवकूफ यह सुझाव देगा कि AI business का भविष्य है, उसके खिलाफ़ हिंसा करने की वजह यह है कि अब वह करोड़ों जानबूझकर मूर्ख लोगों से अलग पहचाना ही नहीं जा सकता!

II. लेकिन competitive बने रहने के लिए हमें AI चाहिए-

"हे दयालु प्रभु, कृपया बोलना बंद करो। अगर तुम उन गिनी-चुनी कंपनियों में नहीं हो जिन्हें ठीक-ठीक पता है कि AI का इस्तेमाल कैसे करना है, तो तुम्हें AI की ज़रूरत नहीं है"

• जो artificial intelligence अभी मौजूद है और उपयोगी है, उसके business software supply chain में पहले से integrated होने की संभावना काफ़ी ज़्यादा है
  • managed security providers शायद lab software में built-in algorithms का उपयोग anomalous traffic detect करने के लिए कर रहे हैं
  • उन्होंने भी शायद ज़्यादा AI काम नहीं किया; उन्होंने बस software खरीदा जो उस छोटे market segment में बना था जहाँ वास्तव में data scientists रखने पड़ते हैं
• तुम शायद Steve Jobs जैसा बनना चाहते हो और disruptive capability की बातें करना चाहते हो, लेकिन इससे तुम्हें turtleneck पहनने का हक़ नहीं मिल जाता
  • और अगर मिल भी जाए, तो लेखक के हमले से बचने के लिए तुम्हें sweater नहीं, plate armor पहननी पड़ेगी
• ज़्यादातर कंपनियाँ सबसे साधारण CRUD application तक को समय पर और बजट के भीतर सफलतापूर्वक develop और deploy नहीं कर पातीं
  • अगर काबिल लोगों के साथ काम किया जाए और उचित requirements दी जाएँ, तो एक सक्षम team यह हर बार कर सकती है
  • जिन clients के साथ लेखक अभी काम करता है, वे तकनीक में बिल्कुल तेज़ न हों तब भी एक-दूसरे की समझदारी का सम्मान करते हैं, "बड़ों की तरह बात" करते हैं और मिलकर समस्याएँ हल करते हैं
• लेकिन ज़्यादातर कंपनियाँ operational और cultural रूप से इतनी अपंग हैं कि यह कर ही नहीं पातीं
  • engineers का औसत tenure 1-2 साल है, इसलिए संगठन institutional retrograde amnesia से जूझते हैं
  • अगर कोई engineering team की remote work privilege खत्म करने की बात करे, तो सबसे अच्छे engineers चले जाते हैं
  • हर ransomware attack के बाद पता चलता है कि 6 महीने से किसी ने backups test नहीं किए और legacy systems का आधा हिस्सा वापस लाया ही नहीं जा सकता
    • लेखक ने 4 साल में यह दो बार अपनी आँखों से देखा है। समझ रहे हैं यह कितना पागलपन है?
• ज़्यादातर organizations सबसे बुनियादी applications भी लगातार deliver नहीं कर पातीं, और यहाँ तुम कह रहे हो कि experimental technology अपनाना competitive बने रहने का सबसे अच्छा तरीका है
  • ऐसी technology जो IT department द्वारा चलाई जाने वाली किसी भी चीज़ से एक स्तर ऊपर है, और जिसके साथ hiring experience भी नहीं है, GPU इस्तेमाल करने का अनुभव भी नहीं है
  • और अगर सब कुछ सही भी कर लो, तो data और business characteristics की वजह से संभव है कि समस्या फिर भी हल न हो
  • यह disaster की recipe नहीं, बल्कि 12-course महाविनाश तैयार करने वालों की cookbook है
• "अपना असली काम ठीक से करने" से competitive बने रहने का क्या ख़याल है?
  • लेखक ने देखा है कि sensitive customer records तक पहुँच रखने वाले senior data scientist को desktop की text file में passwords रखने दिया गया
  • और तुम इस बात की चिंता कर रहे हो कि किसी ऐसे mechanism के ज़रिए AI का उपयोग कर security बेहतर करना customers के लिए सबसे अच्छा होगा, जिसे तुमने अभी सोचा भी नहीं है?
• तुम "बेवकूफ" जैसी बातें कर रहे हो, इसलिए लेखक तुम्हारे जबड़े पर तब तक लात मारेगा जब तक doctor उसे तार से बाँधकर सबको राहत न दे दे, और हमें वह पवित्र 10 सेकंड की चुप्पी न मिल जाए जिसमें हम "असल समस्याएँ हल" कर सकें

III. लेकिन हम तो पहले ही व्यापक लाभ देख चुके हैं-

"जब मैं छोटा था, मैंने R.A. Salvatore का classic fantasy उपन्यास 'The Crystal Shard' पढ़ा था। उसमें एक दृश्य है जहाँ नायक Wulfgar अपने लोगों को दुनिया बचाने वाली लड़ाई में ले जाने के लिए एक barbarian chief को duel की चुनौती देता है। लड़ाई का अंत तब होता है जब Wulfgar अपना हथियार फेंक देता है, सरदार का सिर नंगे हाथों से पकड़ लेता है, और हत्यारा न बनने के लिए उससे 'समर्पण' की भीख माँगता है"

• तो, बस यही मैं हूँ। मैं तुमसे झूठ बोलना बंद करने की भीख माँग रहा हूँ। मैं सच में तुम्हारा सिर नहीं कुचलना चाहता।
  • "लेकिन अगर तुम मुझे ऐसा करने पर मजबूर करोगे, तो मैं करूँगा".
• कल लेखक ने Scale की "2024 AI Readiness Report" देखी, जिसमें chart के अनुसार AI adoption से कोई productive result न पाने वाली कंपनियाँ सिर्फ 8% थीं
• क्या इस बात पर यक़ीन करने के लिए कि AI projects में सिर्फ "8%" कंपनियाँ असफल हुईं, इंसान को बेवकूफ होना पड़ेगा?
  • जब CRUD apps तक में तुम लगातार यह नहीं कर पाते, तो क्या तुम्हें यह संख्या हास्यास्पद नहीं लगती?
  • LLM उन्माद के दौरान "कुछ" कंपनियों को लाभ हुआ होगा, लेकिन "92%" को नहीं
• 34% कंपनियों ने रिपोर्ट किया कि generative AI strategic decision-making में मदद कर रहा है?
  • यह आख़िर कैसी बकवास है? GPT-4 Python जितनी गुणवत्ता वाला consistent Elixir तक नहीं लिख पाता
  • और तुम मान रहे हो कि तुम decision-making उस चीज़ को सौंप रहे हो जो "कभी-कभी लोगों से कहती है कि वे ऐसा घातक ज़हर तैयार करें जिसे उनके परिवार खाएँगे"?
• लेखक को इस पर यक़ीन नहीं है। कोई भी होशमंद इंसान इस पर यक़ीन नहीं करेगा
  • अगर board of directors तुम्हारे survey response पर यक़ीन कर ले, तो उन्हें तुम्हें नौकरी से निकाल देना चाहिए
  • अब लेखक को समझ आ रहा है कि उसके कुछ दोस्तों को leadership roles में "ज़रूर" क्यों होना चाहिए
    • क्योंकि तुम हम सबको मिलकर किसी चट्टान से नीचे धकेल दो, उससे पहले किसी को तुम्हारे छिपकली जैसे पंजों से सत्ता की लगाम छीननी होगी
• कुछ साल पहले लेखक का एक दोस्त FAANG organization के निमंत्रण पर अमेरिका गया था, जहाँ कई presentations प्रभावशाली AI products के technical demos थीं
  • वह software engineer था, इसलिए उसने developers के साथ backstage समय बिताया और जाना कि "ज़्यादातर demos staged थे"
    • products काम ही नहीं कर रहे थे, और वे "वह चीज़ predict करना जिसे वास्तव में predict करना चाहिए" जैसी मामूली समस्याएँ भी हल नहीं कर पाए थे
  • फिर भी इससे उन्हें हाँफती हुई audience के सामने एक घंटे तक बेहूदा बकवास उगलने से कोई रोक नहीं पाई!
• एक और दोस्त emergency services के लिए software की समीक्षा कर रहा था, लेकिन salespeople ने यह कल्पना नहीं की थी कि emergency services का buyer एक hardcore programmer भी हो सकता है
  • अपनी इसी ढीली-ढाली security awareness की वजह से उन्होंने "गलती से यह खोल दिया कि वह service आखिरकार India के किसी आदमी से ज़्यादा कुछ नहीं थी"
  • लेखक इसे निजी तौर पर नहीं लेगा, क्योंकि अगर वह अपने Indian cousins के साथ जगह बदल ले, तो वह भी India का कोई आदमी ही होगा
  • लेकिन "AI शब्द का इस्तेमाल करके मेरे जैसे दिखने वाले लोगों की मेहनत किसी विदेशी सरकार को बेचने की कोशिश करना" घटियापन है, और तुम एक अनैतिक राक्षस हो
  • अगर तुम "try { thisBullshit(); }" करते रहे, तो तुम्हें "catch (theseHands)" मिलेगा

IV. लेकिन हमें भविष्य के लिए तैयारी करनी होगी-

"मैं ChatGPT से पूछूँगा कि फंदा कैसे तैयार किया जाता है, फिर उसी से तुम्हारा गला घोंट दूँगा। और तुम बस यही 'प्रार्थना' कर सकते हो कि ChatGPT 10% संभावना में पागल हो जाए और कहे कि फंदा केवल कागज़ और द्वेष से बनना चाहिए।"

• मैंने अधिकारियों को यह बहस करते देखा है कि भविष्य के काम की तैयारी के लिए तुरंत generative AI अपनाया जाना चाहिए
  • भले ही सारे भाषण एक जैसे लगते हों, लेकिन वे हाथ हिलाते हैं, बोलते हैं, और लार न टपके इसकी कोशिश करते हैं, तो साफ़ है कि उन्होंने काफ़ी अभ्यास किया है!
• थोड़ी देर गंभीरता से बात करें तो:
  • लेखक उस उतने ही गैर-गंभीर खेमे में "नहीं" है जो मानता है कि generative AI में दुनिया को तेजी से बदल देने की क्षमता नहीं है
  • GPT-2 का शुरुआती demo देखकर मुझे आधा यकीन था कि यह किसी तरह से फर्जीवाड़ा है, लेकिन मैं गलत था
  • इसलिए अब मुझे यकीन नहीं रहा कि आखिर क्या हो रहा है
• लेकिन मेरे पास इतना technical background है कि तकनीक के मूल सिद्धांत समझ सकूँ, और ऐसा लगता है कि हम तीन दिशाओं में से किसी एक की ओर जा रहे हैं
  1. intelligence explosion होता है, AI recursive self-improvement करने लगता है, और हम घटक परमाणुओं के रूप में काट लिए जाते हैं
     • क्योंकि market algorithm यह पता लगा लेता है कि इंसानों को "ग्लूब्ना" नाम की नई epoxy में बदल दिया जा सकता है, जो उन aliens के काम आएगी जिनको coffee machine ठीक करने वाले इंसानों की भारी मांग है
     • इस scenario में लेखक को कंपनी के revenue की ज़्यादा परवाह नहीं है
  2. यह साफ़ हो जाता है कि मौजूदा approach उम्मीद के मुताबिक scale नहीं होती। वजह data की कमी, architecture की समस्या वगैरह कुछ भी हो सकती है
     • इस universe में "कुछ" industries, जैसे customer support, बुरी तरह अस्त-व्यस्त हो जाएंगी
     • अगर इसी तरह धीरे-धीरे फ़ायदे मिलते रहे, तो कंपनी को बस generative AI की ज़रूरत नहीं है। अगर सच में ज़रूरत होगी, तो उसे "ठीक-ठीक" पता होगा कि क्यों
       • जैसे Todoist में natural language filter को internal filtering language में बदलने वाला feature सचमुच मददगार है। लेकिन "अगर use case ही नहीं है" तो ऐसी broad functionality वास्तव में उतनी उपयोगी नहीं होती
       • करने वाली बात सिर्फ "operations और culture को बेहतर" बनाना है, और तब जब AI प्रासंगिक होगा, आपके पास उसे इस्तेमाल करने की क्षमता होगी
       • हर कोई retrieval-augmented generation की बात कर रहा है, लेकिन ज़्यादातर कंपनियों के पास खोजने लायक internal documents हैं ही नहीं। प्लीज "अपना काम ढंग से करो"।
  3. ये बुनियादी समस्याएँ हल हो जाती हैं और बात ऐसी किसी चीज़ तक पहुँचती है जो आज की programming को replace कर दे, या जिसे broadly general intelligence कहा जा सके
     • अगर generative AI रॉकेट की तरह कक्षा में दौड़ पड़ी, तो "कोई random chatbot बना लेना आपको भविष्य के लिए तैयार नहीं करेगा"
       • import openai टाइप कर देने का मतलब यह नहीं है कि आप artificial intelligence की absolute cutting edge पर हैं
       • business "बिल्कुल उसी स्तर की" अव्यवस्था में होगा जैसा कुछ भी न करने पर होता, और अगर आपने fundamentals पर ध्यान दिया होता तो इससे कहीं कम नुकसान होता
       • कर्मचारियों को stakeholders को email लिखने के लिए ChatGPT इस्तेमाल करना सिखाना "किसी enterprise को इससे बचा नहीं ले जाएगा"
     • अगर चीज़ें moderate impact और dinosaur-killing asteroid-level impact के बीच वाली सुई की नोक से निकलती हैं, तो सब कुछ "हमेशा के लिए बदल जाएगा", और आपकी फीकी-सी तैयारी का असर उस चींटी जितना ही होगा जो किसी विशाल tsunami की छाया में "बहुत मुश्किल से" टिकने की कोशिश कर रही हो
• अगर "बार को ऊपर उठाने के लिए" LLM-based code review लागू करने को कहने वाला कोई और बेवकूफ़ यह कहे कि लोगों को थोड़ी discipline सिखाने के बजाय यही करो, तो मैं इतना judo सीख लूँगा कि उसे सूरज में फेंक दूँ
• इस पर जितना ज़ोर दूँ कम है: या तो आप "absolute cutting edge पर होकर नया research निकाल रहे हों", वरना LLM integration जैसी मामूली रियायतों को छोड़कर आपको वही करना चाहिए जो आप 5 साल पहले कर रहे थे
  • "बीच का रास्ता बिल्कुल भी मायने नहीं रखता"। जब तक कि आप उस दुर्लभ industry में काम न करते हों जो "अभी इसी वक्त पूरी तरह अस्त-व्यस्त" हो रही है।

V. लेकिन सब कह रहे हैं कि वे इसका इस्तेमाल कर रहे हैं-

"क्या तुम कल्पना कर सकते हो कि घर जाकर घास छूने से पहले उबाऊ bureaucrats कितनी government policy वास्तव में ChatGPT से लिखवा रहे होंगे? कितने departments होंगे जहाँ लोग बकवास से तंग आकर email exchanges को चलती हुई threads में paste करते जा रहे हैं और LLMs एक-दूसरे के चारों ओर घूमते रहते हैं? मैं 'शर्त लगाकर' कह सकता हूँ कि मेरे 10km के दायरे में किसी doctor ने symptoms chatbot में ठूँसकर किसी patient का गलत diagnosis किया होगा"

• हम एक society के तौर पर आखिर "क्या" कर रहे हैं?
• मैंने ऐसे institution के एक executive से पूछा जो छात्रों को ऐसे critical certifications देता है जिनका इस्तेमाल संभावित रूप से जान बचाने वाले कामों और immigration law के अनुरूप होने की पुष्टि के लिए होता है, कि क्या वे students की cheating detect कर सकते हैं
  • मैं कहना चाहता था, "नहीं, शायद नहीं कर पाएंगे"... लेकिन फिर मुझे शक हुआ, इसलिए मैंने इसकी जगह यह कहा

  "शायद किया जा सकता है, लेकिन अभी 50% से ज़्यादा छात्र cheating कर रहे हैं, इसलिए हमें उन्हें suspend करना पड़ेगा और इससे revenue पर गंभीर असर पड़ेगा। फिर भी, क्या हम इसकी जाँच करें?"

  • उसके बाद से हम इस बारे में बात नहीं कर रहे हैं
• मैंने public sector में काम कर रहे अपने mentor से एक खास तौर पर शर्मनाक बातचीत के बारे में पूछा जिसे मैंने देखा था

  मैं: गंभीर सवाल है, क्या लोग सच में ऐसी बेवकूफ़ी भरी बातें मान लेते हैं? या फिर यह ज़्यादातर एक बेहद elaborate drama है, जिसमें लोग AI ठगों से पैसे निकलवाने की एक उदास कोशिश कर रहे हैं?

  mentor: जितना हो सके राजनीतिक ढंग से जवाब दूँ तो... कुछ लोगों ने Kool-Aid पी रखी है। कुछ ने नहीं। और कुछ ऐसे हैं जो जितना हो सके उतना ज़्यादा Kool-Aid घोलने की कोशिश कर रहे हैं। कौन किस category में है, यह तुम खुद तय करो।

• मैंने तय कर लिया है, और भले मैं उन लोगों में फ़र्क न कर पाऊँ जो Kool-Aid को हथियार की तरह गटक रहे हैं और जो उसे industrial scale पर बना रहे हैं, लेकिन अधिकारी मुझे पकड़ें उससे पहले मैं "उनमें से कुछ को" पकड़ लूँगा
  • किस्मत अच्छी रही तो वे LLM से मेरा ठिकाना पूछते-पूछते कुछ महीने बर्बाद कर देंगे
• Fiji में छुट्टियाँ मनाते समय, आख़िरी resort breakfast पर waitress एक membership signup form लेकर आई
  • उसने कहा यह पूरी तरह free है और साथ में free सामान भी मिलेगा। restaurant में मौजूद हर व्यक्ति तुरंत sign कर रहा था
  • terms of service को सरसरी नज़र से देखने पर लिखा था कि मेरे द्वारा दिया गया सारा data AI model training में इस्तेमाल किया जा सकता है, और उस model को affiliates की अनगिनत कंपनियों के साथ share भी किया जा सकता है
• मैं तो बस शांति से pancake खाना चाहता हूँ, बेवकूफ़ों

VI.

"मैं इसलिए भड़कता हूँ क्योंकि मैं LLM या generative AI hype को 'नापसंद' नहीं करता। मैंने Copilot के साथ मज़ा लिया, लेकिन आखिर में यह निष्कर्ष निकाला कि इसने मुझे और बेवकूफ़ बना दिया। यह प्रभावशाली है, लेकिन boilerplate उगलने के अलावा वास्तव में "उपयुक्त" नहीं है। Programming design है, और ये tools अभी उस काम में गंभीर मदद करने लायक पर्याप्त अच्छे नहीं हैं, इसलिए इन्होंने वैसी जबरदस्त productivity boost नहीं दी जैसी मैंने सोची थी।"

• मुझे जिन लोगों से नफरत है, वे वे लोग हैं जो AI से ऐसे चिपके रहते हैं जैसे खून चूसने वाले, अंधाधुंध मचलते जोंक
  • वही लोग हैं जिन्हें जब यह लोकप्रिय नहीं था, तब business के लिए blockchain की potential पर बात करना पसंद था
  • हाल की एक conference में वे "'quantum' की potential" पर हांफते हुए बहस कर रहे थे, लेकिन लगता था कि उन्हें साफ़ तौर पर यह भी नहीं पता कि वह है क्या
• पिछले हफ्ते पढ़े एक article के नीचे एक छोटा survey पॉप अप हुआ; वह security executives के लिए था, लेकिन सवाल क्या हैं यह देखने के लिए मैंने तुरंत क्लिक कर दिया
• तो लीजिए, यह रहा। प्रिय reader, आपको सबसे ज़्यादा किसमें दिलचस्पी है? artificial intelligence, blockchain, या quantum computing?
  • उन्हें ठीक-ठीक पता है कि उनका target market कौन है। वे सत्ता वाले लोग हैं जो हर चीज़ पर मुस्कुराना सीख चुके हैं, "दूसरों के पैसे" के रखवाले हैं, और जानते हैं कि अगली speculative fad पर चढ़कर पैसा छापा जा सकता है
  • जिन सक्षम security professionals को मैं जानता हूँ, उनमें से किसी को भी इन चीज़ों में दिलचस्पी नहीं है। वे यह पता लगाने में व्यस्त हैं कि firewall सही तरह से configured है या नहीं, और क्या organization repository में secrets commit कर रही है
  • quantum computing का cryptography पर क्या असर पड़ेगा, यह समझने के लिए किसी की ज़रूरत है, लेकिन वह "synergy Greg" नहीं है
    • ऐसा इंसान जिसके पास तेज़-तेज़ बोलने और headcount बढ़ाने के अलावा कोई पहचानी जा सकने वाली skill नहीं है
    • synergy Greg से machine learning operations से लेकर जूते के फीते जल्दी बाँधने तक किसी भी अहम मसले पर कभी सलाह नहीं लेनी चाहिए
    • आख़िरी बार जब मैंने synergy Greg के किसी avatar से बात की, तो उसने कहा कि मुझे अपना ज़्यादातर पैसा Monero नाम की cryptocurrency में लगा देना चाहिए, क्योंकि "ज़्यादातर coin शून्य पर जाएंगे, लेकिन एक डॉलर बन जाएगा"
    • "यही enterprise AI का चेहरा है"। उस रोंगटे खड़े कर देने वाले चेहरे को देखो और दहल जाओ। वह शैतान जैसी खून-सनी आँखों के साथ ऐसे दिखावा कर रहा है जैसे सिगार का मज़ा ले रहा हो
• मेरी consulting company में तीन "काफ़ी शानदार" data scientists हैं। सच तो यह है कि उनमें से दो को, experimental research करने वाले समूहों को छोड़ दें, तो देश के सर्वश्रेष्ठ लोगों में गिना जा सकता है, लेकिन वे इतने विनम्र हैं कि खुद ऐसा नहीं कहेंगे
  • फिर भी हम किसी भी तरह की AI service "नहीं" बेचते। बाज़ार इतना विकृत हो चुका है कि यह crypto space में पैर रखने जितना "लगभग" बुरा है
  • मैं अभी इतना आगे नहीं गया हूँ कि जिसने भी कभी "import tensorflow" टाइप किया हो उसे हरामी समझूँ, लेकिन "हम उसी दिशा में जा रहे हैं"
• इस किस्म के लोग, सीधी बात में, सही दिमाग़ वाले लोगों के लिए घृणित हैं
  • जो लोग वास्तव में इस क्षेत्र में प्रगति कर रहे हैं, उनके लिए ये शर्म की बात हैं, और जो लोग तकनीक का समझदारी से इस्तेमाल कर दुनिया को बेहतर बनाना जानते हैं, उनके लिए ये कलंक हैं
  • और ये इतने उबाऊ, अज्ञानी हरामी हैं कि जब तक सबक न सीखें, इन्हें thought leader जेल में ठूँस देना चाहिए। वही जेल जिसके लिए मैं चंदा जुटा रहा हूँ
  • हर सुबह काली हुड पहने, कब्रों पर लिखाई करने जैसी भारी आवाज़ वाला एक शख़्स कैद managers को 60 मिनट का TedX talk देता है कि यह संस्थान corporal punishment में innovation ला रहा है, और फिर बताता है कि वह innovation है रोज़ पेट में बहुत ज़ोर से लात मारना
• यह सोचकर मुझे घिन आती है कि मेरा चुना हुआ पेशा मुझे इन लोगों के इतना क़रीब ले आता है, और मुझे इतनी मेहनत से पढ़ना पड़ता है ताकि उनके बदबूदार syllables मेरे कान गंदे न कर दें
  • मुझे जान बचाकर भागना पड़ता है ताकि नेक लोगों की संगत मिल सके, वे लोग जो OSS में contribute करते हैं और मानते हैं कि दिन भर agile की बात करना उन aliens के लिए कसरत है जिन्होंने मानव उत्पादकता पर किताबें पढ़ ली हों
• मैं अभी-अभी एक बहुत कम विकसित देश की यात्रा से लौटा हूँ, और वहाँ कुछ समय सचमुच "जीकर" मैं "देख सका" कि वह पैसा कितनी ज़िंदगियाँ बेहतर कर सकता है
  • और फिर भी उसे अविश्वसनीय मात्रा में Microsoft Fabric के नाले में बहाया जा रहा है, तो सच में मेरा दिमाग़ चिढ़ से घिसने लगता है
• मैं कसम खाता हूँ कि मैं पढ़ूँगा, लिखूँगा, network बनाऊँगा, और जैसे भी हो सके "समस्या पर ताकत लगाऊँगा"
  • जब तक वे संसाधन मुस्कुराते मसखरों की जेबों में जाने के बजाय वहाँ न पहुँचें जहाँ वे समाज के लिए कुछ हासिल कर सकें!

VII. ओह, तो आप AI निराशावादियों में से एक हैं-

"भगवान गवाह हैं, अगर आपने खुद कभी machine learning system लिखे बिना AI के बारे में एक बार और मुँह खोला, तो मैं डाक से एक ईंट और prompt injection लिखी हुई कागज़ की पर्ची भेजूँगा और कहूँगा कि उसी से अपने चेहरे पर मारो। और मैं फिर चुपचाप बैठा रहूँगा, यह इंतज़ार करते हुए कि आप उसे ChatGPT में लोड करें, क्योंकि शायद अब आप अकेले पढ़ भी नहीं सकते, ऐ वहशी बेवकूफ़।"

---

PS

• बहुत से नए readers आए हैं, इसलिए शायद आपको नीचे की ये लिखाइयाँ भी पसंद आएँगी:
  • "अगर तुम spreadsheet इस्तेमाल करोगे तो मैं तुम्हें लात मार दूँगा"
  • "अगर तुम फिर से agile का ज़िक्र करोगे तो मैं तुम्हें एक जोरदार घूँसा मारूँगा"
  • और मुख्य पोस्ट्स का भी आनंद लें
• एक podcast भी है, "क्या मेंढक में बिच्छू का स्वभाव होता है", जिसमें दोस्तों के साथ tech से जुड़े विषयों पर खुलकर बात होती है। आशा है आपको यह पसंद आया होगा!

[hhkkkk]

अगर आप AI को बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई चीज़ कहेंगे, तो भी हक़ीक़त यह है कि Google Search के इस्तेमाल की आवृत्ति पहले ही आधे से ज़्यादा घट चुकी है

[halfenif]

"हम संघटक मूल तत्वों के रूप में काटे गए हैं"

पसंद आया।

[GN⁺]

Hacker News प्रतिक्रिया

• टेक्नोलॉजी hype cycle पर अच्छा पॉइंट है। बहुत-सी कंपनियों का AI इस्तेमाल करने के लिए जोर लगाना ज़रूरी नहीं कि अच्छी बात हो।
• मैंने एक AI startup में काम किया है; यह टेक्नोलॉजी शानदार demo बना सकती है, लेकिन इसे भरोसेमंद टूल के रूप में सामान्यीकृत करना अभी भी कमजोर है।
• लेखक की दलील अच्छी है, लेकिन "मैं जीनियस हूं और तुम बेवकूफ हो" वाला रवैया समस्या है।
• AI नाम का इस्तेमाल एक marketing phenomenon की तरह हो रहा है, और इससे कॉन्सेप्ट और उलझ जाता है। आखिरकार AI शब्द धीरे-धीरे कम ट्रेंडी हो जाएगा।
• लगता है इस स्टाइल की लिखाई पर पहले के लेखकों का असर है। परंपरा को आगे बढ़ाना भी महत्वपूर्ण है।
• लेख बहुत मजेदार था। RA Salvatore का ज़िक्र अच्छा लगा।
• AI, cryptocurrency वगैरह सब एक अंतहीन content pipeline से निकलते हैं। AI आगे बढ़ता रहेगा, और लोग अगले trend की ओर बढ़ जाएंगे।
• मैं इस दावे से सहमत नहीं हूं कि AI की ज़रूरत नहीं है। LLMs search में बहुत उपयोगी हैं।
• data-illiterate leadership के AI क्षमता तक छलांग लगाने की कोशिश करने का एक पैटर्न है। इसमें बुनियादी statistical understanding और experimentation के महत्व को नज़रअंदाज़ किया जाता है।
• मैं लेखक की कई बातों से सहमत हूं, लेकिन लेखन का स्टाइल और tone पसंद नहीं आया।