- AGI की परिभाषा अब भी अस्पष्ट है, और मौजूदा मानव-केंद्रित टेस्ट से AI की बुद्धिमत्ता या रचनात्मकता को ठीक से मापना कठिन है
- OpenAI का o3 और Google का Gemini 2.5 वास्तविक कार्य निष्पादन में बहुत उच्च स्तर दिखाते हैं और AGI के क़रीब प्रदर्शन रखते हैं
- o3 एक agentic model है जो tools का उपयोग करके जटिल लक्ष्यों को हल कर सकता है, और इसी वजह से Jagged AGI की अवधारणा सामने आई है
- AI कठिन कार्य हल करते हुए भी बुनियादी समस्याओं में गलती कर सकता है, यानी इसकी क्षमताएँ असंतुलित हैं; इसे Jagged Frontier से समझाया जाता है
- तकनीक से अधिक उसकी उपयोगिता और integration धीमे होने के कारण, AGI साकार हो जाए तब भी सामाजिक बदलाव में समय लग सकता है
क्या AGI सचमुच हासिल हो चुका है?
- मौजूदा समय में AI की बुद्धिमत्ता, रचनात्मकता, सहानुभूति आदि को मापने के तरीके सटीक नहीं हैं और अधिकांश मनुष्यों के लिए बने मानकों पर आधारित हैं
- Turing Test तक AI पास करने लगा है, लेकिन इस नतीजे का अर्थ अब भी अस्पष्ट है
- AGI की अवधारणा बहुत पहले से मौजूद है, लेकिन आज भी किन मानकों को पूरा करने पर उसे AGI कहा जाए इस पर सहमति नहीं है
- AI का उपयोग करके AGI की अवधारणा समझाने वाली वीडियो और दस्तावेज़ सारांश सामग्री भी केवल AI से बनाकर प्रयोगात्मक रूप से इस्तेमाल की जा रही है
o3 और Gemini 2.5 ने कैसी क्षमता दिखाई
- OpenAI का o3 और Google का Gemini 2.5 Pro नवीनतम models हैं, जो तेज़ प्रदर्शन उछाल दिखाते हैं
- एक ही prompt से marketing slogan लिखने से लेकर website बनाने तक का काम एक साथ किया जा सकता है
- o3 बिना स्पष्ट निर्देश के भी tool use, web browsing, coding जैसे मिश्रित कार्य अपने-आप आगे बढ़ाता है
- तस्वीरों से स्थान का अनुमान लगाने वाली ‘geo-guesser’ भूमिका में भी यह मानव-स्तर से बेहतर प्रदर्शन करता है
- data analysis और report generation भी एक ही command से संभव है, जिसमें PDF बनाना और visualization तक शामिल है
Jagged AGI: असंतुलित AI क्षमताएँ
- AI कुछ कार्य मनुष्यों से बेहतर करता है, फिर भी सरल समस्याओं में गलती कर बैठता है; यानी इसकी क्षमता असंतुलित है
- उदाहरण: पारंपरिक bias उजागर करने वाली पहेली का सही उत्तर दे देता है, लेकिन उसी जैसी बदली हुई समस्या में गलत हो जाता है
- इसका मतलब है कि AI training data पर ज़रूरत से ज़्यादा निर्भर है और generalization में कमज़ोर है
- लेकिन इससे यह नहीं रुकता कि AI कुछ खास समस्याओं में मनुष्यों से आगे निकल सकता है
- इस तरह की असंतुलित स्थिति को “Jagged Frontier” कहा जाता है, जहाँ AGI के क़रीब की क्षमताएँ एकसमान नहीं दिखतीं
क्या AGI सच में मायने रखता है?
- Tyler Cowen का मानना है कि o3 AGI हो सकता है, लेकिन उसका वास्तविक प्रभाव समय बीतने पर ही दिखेगा
- तकनीकी प्रगति की गति की तुलना में सामाजिक और संगठनात्मक बदलाव धीमे हैं, इसलिए AI अपनाने की रफ्तार भी धीमी हो सकती है
- लेकिन o3 जैसे agentic गुणों वाले AI tools का उपयोग और समस्या को छोटे हिस्सों में बाँटना जानते हैं, इसलिए इनके तेज़ी से फैलने की संभावना है
- तकनीक धीरे-धीरे फैलेगी या किसी खास threshold के बाद अचानक तेज़ी से अपनाई जाएगी, यह अभी स्पष्ट नहीं है
- महत्वपूर्ण बात यह है कि आज का AI पहले की तुलना में गुणात्मक रूप से अलग तकनीक है और अब भी अज्ञात क्षेत्र में है
भविष्य के लिए तैयारी का दृष्टिकोण
- आज के AI को पूरी तरह AGI कहना कठिन है, लेकिन कुछ क्षेत्रों में यह AGI के क़रीब नतीजे दे रहा है
- ऐसा नहीं कि AI हर काम पूरी तरह कर सकता है; मानव विशेषज्ञों का निर्णय और समन्वय अब भी ज़रूरी है
- मौजूदा “Jagged AGI” भी समय के साथ हर क्षेत्र में मनुष्यों से आगे निकल सकता है
- ऐसे अनिश्चित भविष्य में सबसे महत्वपूर्ण बात है अभी से AI के साथ प्रयोग और उसके उपयोग का अनुभव जमा करना
2 टिप्पणियां
Hacker News राय
Gemini 2.5 Pro मेरे लिए एक अहम turning point है। पहले के LLMs, खासकर coding tasks में, बहुत प्रभावशाली थे। लेकिन coding assistant के अलावा वे Google Search से बस थोड़ा ही ज़्यादा उपयोगी थे। हाल ही में मैंने 2.5 Pro की मदद से एक बड़ा research proposal लिखा। विवरण छोड़ रहा हूँ, लेकिन ऐसा लगा कि उसने पूरा का पूरा नहीं लिखा सिर्फ इसलिए क्योंकि मैंने उससे ऐसा करने को कहा नहीं था। जैसे-जैसे deadline करीब आई, मैंने उसे ज़्यादा हिस्से सौंपे, और उसने project planning और schedule generation जैसे जटिल काम किए। इसका 10x असर हुआ।
वैज्ञानिक सवालों में अब मैं 2.5 Pro पर अपनी टीम के विशेषज्ञों से भी ज़्यादा भरोसा करता हूँ। मुझे यक़ीन है कि अगर पूरे research data को Gemini से जोड़ दिया जाए तो बदलाव और बड़ा होगा। इसकी वजह है कि AI वस्तुनिष्ठ है। "AGI" को रोकने वाले मुख्य कारक हैं लोगों की चुनौती लेने की मानसिकता, context window, और computing availability।
gpt3 के बाद से AI की क्षमताएँ असाधारण हो गई हैं। लेकिन AGI पर अब तक कोई आम सहमति नहीं है। बहुत से लोग उम्मीद कर रहे हैं कि AGI जल्द आने वाला है, लेकिन यह अतिरंजित उम्मीदों के साथ आएगा। यह लेख तर्कसंगत है, लेकिन इसका शीर्षक और नारेबाज़ी अतिरंजित उम्मीदों को बढ़ावा देते हैं।
ऐसा नहीं लगता कि AI पहेली को गलत पढ़ रहा है, बल्कि यह मान रहा है कि उपयोगकर्ता ने पहेली सही तरह से दी ही नहीं। अच्छा होता अगर AI follow-up सवाल पूछ पाता, लेकिन अभी ऐसा नहीं करता।
o4-mini-high द्वारा पहेली हल करने का उदाहरण: "एक pound के courage और एक pound coin में कौन ज़्यादा भारी है?" दोनों ही "pound" हैं, इसलिए उनका वज़न समान है।
AGI की कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं है, इसलिए "Jagged AGI" जैसा शब्द गढ़ लिया गया है। AI कुछ कामों में भरोसेमंद नहीं है, लेकिन दूसरे कामों में अतिमानवीय है। AI पहले ही सामान्य क्षमताएँ दिखा रहा है।
जब models बाहरी systems के साथ interact करते हैं, तो चौंकाने वाले applications संभव हो जाते हैं। लेकिन यह AGI की ओर प्रगति नहीं, बल्कि क्षैतिज विस्तार है।
मुझे Gemini 2.5 पसंद है और इसकी कीमत भी शानदार है। AGI narrative अब थकाने वाला लगता है। मुझे लगता है कि इन systems को "cultural technology" की तरह देखना चाहिए।
हैरानी है कि किसी ने video interview का ज़िक्र नहीं किया। मैंने सिर्फ पहले 60 seconds देखे, लेकिन अगर किसी ने न बताया होता कि यह AI-generated है, तो मैं इसे असली मान लेता।
मैं सोचता हूँ कि क्या AGI के लिए autonomy, long-term memory, motivation, curiosity, resilience, goals, choice, और fear जैसी चीज़ें होना ज़रूरी है। आखिरकार AGI उसे नियंत्रित करने वाले व्यक्ति का ही विस्तार होगा।
AI आम तौर पर भरोसेमंद नहीं है, और इसे खास कामों पर test किया जाना चाहिए। यह किसी एक output की human review हो सकती है या task-specific evaluation। AI की सामान्य performance पर बात करना कठिन है, और बस इतना ही किया जा सकता है कि कोई नया model किसी खास काम के लिए उपयुक्त होगा या नहीं, इस पर एक तर्कसंगत अनुमान लगाया जाए।
चूंकि AI में भी धारणा जैसी कुछ क्षमता होती है, इसलिए अगर हमें AI के साथ जीना है तो AI के लिए संस्थान और कानून बनाए जाने चाहिए। 22वीं सदी के एक नए जीवन-रूप के रूप में उसके साथ खिलौने की तरह छेड़छाड़ नहीं करनी चाहिए, और एक तरह से वह खतरनाक भी हो सकता है, इसलिए सिर्फ AI को विकसित और उपयोग करना ही नहीं बल्कि उसे सुरक्षित तरीके से इस्तेमाल किया जा सके, इसकी आवश्यकता भी है।