AI bubble को अलविदा कहें, और आने वाले पतन के लिए तैयार रहें

• OpenAI द्वारा जारी GPT-5 को उम्मीदों के विपरीत usability और performance में अपने पिछले version से भी कमजोर बताकर कड़ी आलोचना मिली, जिससे AI की अंतहीन प्रगति की कहानी पर ब्रेक लगा
• भारी निवेश के बावजूद ज़्यादातर AI कंपनियां अब तक मुनाफा नहीं कमा पाई हैं, और शेयर बाज़ार का यह उबाल 1990 के दशक के dot-com bubble की याद दिलाता है
• GPT-5 का मामला AI उद्योग की इस मुख्य धारणा को हिलाता है कि “scaling = AGI evolution”, और यह दिखाता है कि आने वाले समय में data center और chip पर होने वाला खरबों डॉलर का निवेश बेकार भी जा सकता है
• विशेषज्ञों ने उस marketing अतिशयोक्ति, “hallucination” शब्द के दुरुपयोग, और वास्तविक productivity में गिरावट को समस्या बताया है, जो AI को बुद्धिमत्ता समझने की भूल कराती है
• अंततः चेतावनी दी गई है कि AI कोई वैज्ञानिक शब्द नहीं बल्कि marketing term भर है, और इसका लाभ कुछ कंपनियां ही समेट सकती हैं जबकि कीमत अधिकांश लोगों को चुकानी पड़ सकती है

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प्रस्तावना: AI को लेकर उम्मीदों का तेज़ ठंडा पड़ना

• आम लोगों में artificial intelligence के इंसानों से आगे निकल जाने की उम्मीद 7 अगस्त 2025 के बाद तेज़ी से ठंडी पड़ गई
• इसी दिन OpenAI ने GPT-5 जारी किया, लेकिन नवाचार के बजाय इसने user experience और functionality दोनों में निराशा दी
• GPT-5 को गणितीय क्षमता में गिरावट, बार-बार होने वाली गलतियों और unfriendly interface जैसी वजहों से पुराने product से भी कमतर आंका गया

AI उद्योग का bubble और निवेश

• विशेषज्ञ Alex Hanna के मुताबिक, “AI कंपनियां अभी अमेरिकी अर्थव्यवस्था को सहारा देने वाला एक मुख्य स्तंभ हैं, लेकिन वे बेहद bubble की तरह फुलाई हुई दिखती हैं”
• Google, Amazon, Microsoft जैसी बड़ी कंपनियों ने OpenAI और AI labs में सैकड़ों अरब डॉलर लगाए हैं, लेकिन अब तक ठोस मुनाफा नहीं मिला है
• कंपनियों में share price बढ़ाने के लिए AI निवेश या AI-आधारित product होने पर ज़ोर देने की प्रवृत्ति साफ़ दिख रही है
• Nvidia, अतीत में Intel की तरह, फिलहाल share market leader की भूमिका निभा रही है

GPT-5 की release और भरोसे का टूटना

• GPT-5 के release के बाद users ने कई गलतियां देखीं, जैसे अमेरिका का नक्शा गलत बनाना
  • उदाहरण: “Tonnessee”, “Mississipo”, “West Wigina” जैसे अस्तित्वहीन राज्यों के नाम बनाना
  • अमेरिका के बारह राष्ट्रपतियों के बारे में पूछने पर केवल नौ नाम देना और उनमें भी गलती करना
• community की प्रतिक्रिया बेहद नकारात्मक रही: “मौजूदा model से भी खराब”, “छोटे और unfriendly जवाब”, “पसंदीदा model चुनने का विकल्प छीन लिया गया”
• मीडिया में Futurism ने इसे ‘थोड़ा फीका’ और Ars Technica ने ‘बड़ी नाकामी’ कहा
• OpenAI ने भी नकारात्मक प्रतिक्रिया को जल्दी समझते हुए पिछले versions की access बहाल कर दी

AI scaling मिथक का टूटना

• GPT-5 की घोषणा के साथ AI उद्योग का ‘scale-up (विस्तार)’ मिथक टूटता दिखा
  • यानी अधिक computing power और data डालने से artificial intelligence बुनियादी रूप से विकसित हो जाएगी, इस विश्वास पर सवाल खड़े हुए
• इसी scaling मिथक पर भरोसा करके data center और high-performance chips में भारी निवेश हुआ है (2028 तक लगभग 3 trillion dollar की ज़रूरत का अनुमान)
  • अगर तकनीकी प्रगति धीमी पड़ती है, तो इस निवेश का बड़ा हिस्सा व्यर्थ हो सकता है

artificial intelligence क्या है: अर्थ का भ्रम

• AI की सुसंगत भाषा बनाने की क्षमता और ‘बुद्धिमत्ता’ एक ही चीज़ नहीं हैं
  • AI chatbot का “बुद्धिमान” दिखना लोगों को यह भ्रम देता है मानो उसमें इंसानी इरादा और सोच मौजूद हो
• 1960 के दशक में Joseph Weizenbaum के ELIZA उदाहरण की तरह, यह पहले ही दिखाया जा चुका था कि एक साधारण chatbot भी इंसानों को मशीन पर भावना या इच्छा आरोपित करने के लिए प्रेरित कर सकता है
  • ‘मानवीकरण’ की इसी प्रवृत्ति का आज AI प्रचार में सक्रिय रूप से उपयोग हो रहा है

AI hallucination, उम्मीद और हक़ीक़त

• AI की ‘hallucination’ घटना वास्तव में यह गलतफहमी पैदा करती है कि मशीन के पास मानो perception की क्षमता हो
  • जबकि हक़ीक़त में artificial intelligence के पास न perception है न recognition की क्षमता
• AI अपनाने से बड़े पैमाने पर नौकरी छूटने और productivity में तेज़ उछाल आने की भविष्यवाणियां अब तक सच नहीं हुई हैं
• उल्टा productivity में कमी और AI output की verification की ज़रूरत की वजह से कामकाजी दक्षता घटने की प्रवृत्ति दिख रही है

आर्थिक असर और आगे का अनुमान

• MIT के प्रोफेसर Daron Acemoglu ने AI से productivity growth लगभग 0.5% रहने का अनुमान लगाया, जो वास्तविक उम्मीदों से काफी कम है
• विश्लेषण यह भी कहता है कि AI के आर्थिक प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया है, और innovation का लाभ भी कुछ लोगों तक सीमित रह सकता है

निष्कर्ष: AI discourse की सच्चाई

• GPT-5 की नाकामी दिखाती है कि AI वैज्ञानिक प्रगति नहीं बल्कि marketing illusion पर टिका bubble भी हो सकता है
• “AI के पास चेतना और बुद्धिमत्ता है” जैसे दावे बिक्री बढ़ाने वाली भाषा भर हो सकते हैं; मुनाफा कुछ कंपनियों को मिलेगा और कीमत बहुसंख्यक लोग चुकाएंगे
• इसलिए ज़रूरी है कि AI की असली सीमाओं को पहचाना जाए और यह ठंडे दिमाग़ से देखा जाए कि वह क्या कर सकता है और क्या नहीं

[alex00728]

ज़्यादातर आम लोगों में यह उम्मीद कि AI इंसानों से आगे निकल जाएगा, 7 अगस्त 2024 के आसपास आते-आते तेज़ी से ठंडी पड़ गई।

शायद आपका मतलब 2025 साल रहा होगा? मैं सोच रहा था कि क्या यह रुझान एक साल पहले से ही ऐसा था, लेकिन उसके बाद GPT-5 की बात आई, इसलिए मैंने इसे 2025 के रूप में समझा।

मूल लेख में साल दिए बिना सिर्फ 7 अगस्त लिखा है। शायद यह एक गलती लगती है।

[xguru]

लगता है यह AI summary था, इसलिए cutout year के आधार पर किया गया था। मैंने इसे ठीक कर दिया है।

[alex00728]

समझ गया 👍

[GN⁺]

Hacker News राय

• मुझे लगता है कि ऐसे लेख बहुत पक्षपाती होते हैं। शुरुआत में ही "The AI con" किताब लिखने वाले व्यक्ति का उद्धरण डालना अपने-आप में झुकाव का सबूत है। 6 महीने पहले वाली वह बहस याद आती है कि Deepseek r1, NVDA को खत्म कर देगा। लगता है किसी ने इरादतन ऐसा नैरेटिव बनाया और पत्रकार उसी में बह गया। GPT-5 को पहले से ही कई मॉडलों को जोड़कर इस्तेमाल करने वाली संरचना के रूप में घोषित किया गया था, और उसने ठीक वैसा ही लागू किया है—यह बात खास तौर पर ध्यान खींचती है। मौजूदा टॉप मॉडलों की तुलना में 4–6 गुना सस्ती कीमत पर मिलती-जुलती performance, यह सच में बड़ा बदलाव है। खासकर gpt5-mini, agentic coding में कीमत के हिसाब से पागलपन वाली performance दिखाता है। 0.x डॉलर में session चलाकर अब वे चीजें भी संभव हो रही हैं जो Claude 3.5/3.7 के साथ नहीं हो पाती थीं। RL वाले सुधार का असर काफी साफ महसूस होता है

  • यह कि GPT-5 कई मॉडलों का संयोजन है, पहले ऐसा नहीं था। पूछना चाहूँगा कि क्या आपने Altman की पहले की भारी-भरकम boost वाली बातें कभी सुनी या पढ़ी हैं? GPT-4.1 की विफलता के बाद उन्होंने चुपचाप व्याख्या बदल दी। performance और कीमत वाली बात पर भी शक होता है कि क्या यह Deepseek पेपर की बातों को ही लागू करना नहीं है
  • यह एक Opinion लेख है, इसलिए स्वाभाविक रूप से पक्षपाती है
  • अगर GPT-5 की जमकर तारीफ वाला लेख लिखा जाता और पहला उद्धरण Sam Altman का होता, तो क्या आप नहीं कहते कि "अच्छा लेख है"? आखिरकार, पक्षपात सिर्फ तब समस्या बनता है जब वह असुविधाजनक लगे
  • "यह नीति तो पिछले साल ही घोषित हो चुकी थी"—इस दावे के लिए आधार चाहिए। इसके उलट बहुत-सी राय दिखाई देती हैं। मुझे पूरा यकीन है कि AI उद्योग में वास्तविक छलाँगों से ज्यादा गोलपोस्ट खिसकाने के मामले हैं
  • यह news नहीं, Opinion है। पहले इतने लोग संपादकीय और news में फर्क नहीं भूलते थे, लेकिन आजकल ऐसे लोगों की संख्या घटती लगती है। मैं जिन Opinion से सहमत नहीं होता, उन्हें devil’s advocate के नज़रिये से पढ़ता हूँ और उनसे अपनी प्रत्युत्तर-तर्क क्षमता या domain knowledge को आज़माने का अभ्यास करता हूँ। इस बार मुख्य बात यह है कि ChatGPT की वास्तविक उपयोगिता hype जितनी नहीं है—इस पर उंगली रखी गई है—लेकिन इसे "AI bubble crash की शुरुआत" तक जोड़ देना बहुत आगे निकल जाना लगता है। disappointment valley कभी न कभी आएगी, पर मुझे नहीं लगता कि वह अभी है

• उत्तर Louisiana में Facebook जो data center बना रहा है, उसके लिए Entergy जो विशाल power plant बना रही है, अगर Meta किसी वजह से उसकी बिजली की लागत न चुकाए, तो मेरे बिजली बिल का क्या होगा—इसे लेकर आधी उत्सुकता, आधी चिंता है लेख लिंक

  • मैं Louisiana की public regulatory meeting में मौजूद था। वहाँ सुना कि Entergy ने यह कहकर परियोजना आगे बढ़ाई कि "Meta Platforms की assets 2 trillion डॉलर की हैं, और हमने New York law firm की राय भी ले ली है, इसलिए बस भरोसा करते हैं।" यह 4:1 से पास हो गया। यहाँ तक कहा गया कि "Meta Platforms का market cap अमेरिका के 5 सबसे बड़े बैंकों से भी ज्यादा है, इसलिए bank guarantee की ज़रूरत नहीं"

• AI bubble फूटने के बाद, जो लोग खुद को उद्योग के नेता कहते हैं, उन्हें यह समझाने में पसीना आएगा कि वे आखिर क्यों इस बात के झाँसे में आ गए कि intelligence बस database functionality + probability + statistics जैसी कोई चीज़ है

  • मुझे पूरा विश्वास है कि यह hype बड़े पैमाने पर hiring के बाद mass layoffs को जायज़ ठहराने का बहाना है
  • dot-com bubble के समय internet गायब नहीं हुआ था। उसी तरह, भले AI bubble फूट जाए, अलग-अलग business में AI के फायदे खोजे जा रहे हैं, इसलिए development जारी रहेगा—ऐसी मेरी उम्मीद है
  • आप इसे "गलत आलोचना" या "यह तो बस matrix multiplication है" कहकर खारिज कर सकते हैं, लेकिन quantum mechanics, chemistry, life sciences तक—मानव सभ्यता की बुनियाद भी आखिर linear algebra पर टिकी है। AI भी उसी पर टिका सभ्यता का एक घटक है, यह मानना पड़ेगा
  • अमेरिकी business culture में, जहाँ व्यक्ति सीधे ज़िम्मेदारी नहीं लेता, कोई भी सचमुच जवाबदेह नहीं होता। यहाँ तक कि public companies की shareholder Q&A भी अक्सर "आपने इतना जीता कैसे?" जैसी आत्म-प्रशंसा बन जाती है। Hadoop, blockchain, no-code, पिछला AI boom—सब साफ hype थे, फिर भी किसी को माफ़ी माँगते या ज़िम्मेदारी लेते नहीं देखा

• समझ नहीं आता कि Altman ने इस release को इतना overhype क्यों किया, और वे संदिग्ध Star Wars तस्वीरें आखिर थीं क्या

  • शुरुआत में सिर्फ politicians के ज़िक्र भर से भी काफी असर होता था। फरवरी 2024 में chips और AI के लिए trillions के investment की माँग भी उठी थी, और लेख भी था। उसके बाद White House, Trump, SoftBank तक ने $500B Stargate project की घोषणा की, लेकिन हक़ीक़त में सिर्फ एक data center ही बना। शुरुआती सफलता के बल पर लगा होगा कि hype फिर चल पड़ेगा, लेकिन अब माहौल ऐसा है कि लोग AI की वास्तविक क्षमता को ज्यादा बारीकी से देख रहे हैं
  • अब लगता है Altman लंबी लड़ाई की तैयारी कर रहा है। dot-com bubble के दौर के Amazon और Google की तरह OpenAI को आख़िर तक बचा रहने वाली major company बनाने की रणनीति अपनाई जा रही है। सच कहूँ तो कुछ दूसरी कंपनियाँ भी समझ रही हैं कि hype का शिखर करीब है और survival strategy बना रही हैं

• dot-com bubble की तुलना मौजूदा AI स्थिति से काफ़ी मेल खाती लगती है। Nvidia आज वैसी ही भूमिका में है जैसी तब Cisco की थी। bubble के शिखर पर Cisco दुनिया की सबसे मूल्यवान कंपनी थी, लेकिन सिर्फ 2 साल में 90% गिर गई। तब बेकार optical fiber भी बहुत बिछा, जो इस्तेमाल ही नहीं हुआ—dark fiber। इस बार OpenAI और ज़्यादातर छोटे AI startups खत्म हो जाएँगे, जबकि Microsoft, Google, Meta अपने business units को छोटा करके नुकसान समेटेंगे लेकिन R&D नहीं रोकेंगे। आदर्श स्थिति में, bubble खत्म होने के बाद अगर cloud computing resources बच जाएँ और सस्ते में उपलब्ध हों, तो नए startups उन्हें ideas के साथ फिर से इस्तेमाल कर सकेंगे। निवेशक portfolio losses से जूझेंगे, और crypto market तक साथ में हिल सकती है

• मैंने यह निष्कर्ष निकाला है कि AI के bubble होने की संभावना ज्यादा है। कभी S&P sector-wise ETF खरीदने पर विचार किया था। मौजूदा S&P index में tech stocks का वजन ज्यादा होने से डर लगा और diversification करना चाहा, लेकिन असल में fees बहुत ज्यादा हैं (लगभग 0.39%), इसलिए हिचक रहा हूँ

• “बाहरी बैठक में निकला एकमात्र निष्कर्ष यह था कि ‘कोई moat नहीं है’”, लेखक यह बात सही कह सकता है, लेकिन मेरा ज़ोर इस पर है कि असली समस्या oversupply है

• पिछली किसी पोस्ट में एक बात पढ़ी थी जो याद रह गई: "AI सफल है क्योंकि फिलहाल कोई और दिलचस्प चीज़ नहीं है।" मुझे लगता है, जब कोई दूसरी रोमांचक चीज़ उभरेगी, तभी AI bubble फूटेगा

  • दूसरी तरफ, Claude वास्तव में मेरे robot बनाने में hardware और software development दोनों में मदद कर रहा है। मैं यह अकेले भी कर सकता था, लेकिन इतनी तेजी से, रोज़मर्रा के छोटे-छोटे समय में करना AI की वजह से संभव हुआ है
  • मैं यह भी कहना चाहूँगा कि blockchain के साथ भी अतीत में कुछ ऐसा ही हुआ होगा। इसे उस मामले की तरह देखा जा सकता है जहाँ boom किसी दूसरी दिलचस्प चीज़ ने replace कर दिया

• क्या किसी को सच में उम्मीद है कि अमेरिकी सरकार circulation में मौजूद money supply घटाएगी, या exchange rate, या assets को सिकोड़ देगी? अगर नहीं, तो bubble चलता रहेगा। और अगर ऐसा हो भी गया, तब भी हर दौर में सिर्फ bubble का target बदलता रहेगा

[savvykang]

मैं समझता/समझती हूँ कि यह तर्क है कि LLM का क्रेज़ हद से ज़्यादा है, और इस बात से भी सहमत हूँ कि इसका काम करने का तरीका deduction या induction जैसी reasoning नहीं है। लेकिन artificial intelligence और intelligence एक ही चीज़ के पर्याय नहीं हैं, और समस्या उन लोगों की नहीं है जो दोनों को एक जैसा मानते हैं या उनका मानवीकरण करते हैं?

[yeorinhieut]

आख़िर ऐसी टिप्पणियाँ हमेशा फेंक अकाउंट ही क्यों लिखते हैं

[yeorinhieut]

मुझे लगता है कि आप यह कहकर ही गलत समझ रहे हैं कि llm artificial intelligence नहीं है।
लगता है आप अपनी ही दुनिया में खोए हुए हैं।

[vagabond69]

1960 के दशक में Joseph Weizenbaum के ELIZA उदाहरण की तरह, यह पहले ही दिखाया जा चुका था कि साधारण chatbot भी इंसानों को मशीनों पर भावनाएँ या इरादे प्रक्षेपित करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं
ऐसी ‘मानवीकरण’ की प्रवृत्ति का आज AI प्रचार में सक्रिय रूप से उपयोग किया जा रहा है

[gmong]

और अगर LLM कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं हैं, तो आपको यह भी बताना होगा कि वे आखिर हैं क्या। आप तो कहते हैं कि यह तो सिर्फ स्नातक स्तर की पढ़ाई करने से ही पता चल जाता है, है ना?

[vagabond69]

अच्छा!

[gmong]

तो क्या वे कंपनियाँ अनुभवहीन हैं, जो सैकड़ों करोड़ खर्च करके टैलेंट स्काउट करेंगी? आपको जो सबसे बेहतरीन ज्ञान पता है, वह शायद उनके लिए बेकार ज्ञान जैसा होगा।

[vagabond69]

https://www.yna.co.kr/view/AKR20250821122900009