- 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
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
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