OpenAI करोड़ों खर्च करता है जनसंपर्क में जबकि मूल समस्या बनी रहती है
इस सप्ताह, OpenAI ने Industrial Policy for the Intelligence Age शीर्षक से 13 पृष्ठों का एक दस्तावेज जारी किया, ने TBPN नामक एक तकनीकी पॉडकास्ट नेटवर्क खरीदा और वाशिंगटन डी.सी. में एक कार्यालय खोला जिसका उद्देश्य विधायकों और गैर लाभकारी संगठनों को उनकी तकनीक के बारे में 'जानकारी' प्रदान करना है। यह सब तब हो रहा है जब जनमत सर्वेक्षणों में यह स्पष्ट हो रहा है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति सार्वजनिक अस्वीकृति लगातार बढ़ रही है।
इन आंदोलनों का सतही अनुमान एक परिपक्व कंपनी द्वारा किया गया ऐसा कार्य है जो सामान्यतः परिपक्व कंपनियाँ करती हैं: प्रभाव को हासिल करना, कथा को विकसित करना और धारणा को प्रबंधन करना। लेकिन इसकी रणनीतिक पढ़ाई कहीं ज्यादा असुविधाजनक है।
जब संदेश उत्पाद बन जाता है
मूल्य संवाद करना और उसे बनाना एक अलग बात है। OpenAI दूसरी बात कर रहा है, और बाजार अंततः इस भेद को देखेगा।
जो औद्योगिक नीति उन्होंने प्रस्तुत की है, वह एक 'सामाजिक अनुबंध के पुनः कल्पना' का समर्थन करती है, जिसमें विचार हैं जिन्हें वे स्वयं 'लोगों के लिए केंद्रित' बताते हैं। यह ऐसा भाषा है जो दावोस में एक पैनल पर अच्छा लगता है और यह उस उपयोगकर्ता के अनुभव में कुछ भी नहीं बदलता है जिसने अपने काम को खिसकते देखा है, या उस निर्माता का जिसका सामग्री प्रशिक्षण में बिना अनुमति के इस्तेमाल की गई। दस्तावेज की घोषणा और सर्वेक्षणों में दर्ज गैप एक संचार समस्या नहीं है। यह एक मूल्य वास्तुकला समस्या है।
जो मुझे रणनीतिक रूप से प्रकट करता है वह यह नहीं है कि OpenAI कथाओं में निवेश कर रहा है, बल्कि यह कि यह निवेश उनकी प्रतिस्पर्धात्मक स्थिति को क्या सूचित करता है। जिन कंपनियों की मूल्य प्रस्ताव मजबूत होती है, उन्हें यह बताने के लिए 13 पृष्ठों की आवश्यकता नहीं होती कि वे क्यों मौजूद रहने की हकदार हैं। जिन्हें इसकी आवश्यकता होती है, वे आमतौर पर उस दबाव का उत्तर दे रही होती हैं जो उनके उत्पादों ने हल नहीं किया है। TBPN का अधिग्रहण इस पढ़ाई को मजबूत करता है: जब आप एक दर्शक तक पहुंच खरीदते हैं बजाय इसके कि उसे अपने उत्पाद से अर्जित करें, तो आप बिना शर्त इस बात को स्वीकार कर रहे हैं कि आपका उत्पाद पर्याप्त स्वाभाविक चिपकने वाला नहीं है।
वाशिंगटन डी.सी. पर भरोसा करना अलग तर्क प्रस्तुत करता है, लेकिन यह भी संवेदनशील है। विधायकों के लिए 'कंपनी की तकनीक पर चर्चा करने' के लिए एक भौतिक स्थान प्रदान करना, व्यवहार में, बेहतर आंतरिक डिजाइन वाली लॉबिंग अवसंरचना है। यह अपने आप में बुरा नहीं है — हर उद्योग जिसका नियामक प्रभाव होता है, उसे राजनीतिक निर्णय केंद्रों में उपस्थिति की आवश्यकता होती है — लेकिन इसे एक खुली और शैक्षिक दिशा में प्रस्तुत करना जब सर्वेक्षण पहले से ही सक्रिय अविश्वास को दिखा रहे हैं, तो यह एक ऐसा दांव है जो गलत हो सकता है। विधायकों ने भी सर्वेक्षण पढ़े हैं।
वह चर जो कोई नहीं हटा रहा है
इस समय कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग की संरचनात्मक समस्या सार्वजनिक धारणा नहीं है। यह है कि क्षेत्र की अधिकांश कंपनियां एक ही चर पर प्रतिस्पर्धा कर रही हैं — प्रोसेसिंग गति, पैरामीटर की मात्रा, और बहु-मोडल क्षमता — जबकि वे उन चर को लगातार नजरअंदाज कर रही हैं जो उन खंडों के लिए महत्वपूर्ण हैं जिन्होंने अभी तक इन उपकरणों को अपनाया नहीं है।
अस्वीकृति के सर्वेक्षण यादृच्छिक शोर नहीं हैं। ये अव्यवस्थित मांग के संकेत हैं। उपयोगकर्ताओं, पेशेवरों और संगठनों के पूरे खंड ऐसे हैं जो AI उपकरणों को अपनाने के लिए तैयार हो जाएंगे यदि प्रस्ताव पारदर्शिता के साथ आइडल ट्रेनिंग डेटा, मूल सामग्री के निर्माताओं के लिए मुआवजे के तंत्र, और कॉपीराइट के बारे में कानूनी गारंटियों के साथ आए।
ये सभी चर OpenAI की औद्योगिक नीति दस्तावेज में नहीं आते। वह जो आता है वह है 'सामाजिक अनुबंध को पुनःकल्पित' करने का एक आह्वान, जो एक शिष्ट स्वर में समाज से अपने अपेक्षाओं को समायोजित करने के लिए कहना है न कि उत्पाद को समायोजित करने के लिए।
गेटी इमेजेज की डॉ. रेबेका स्विफ्ट इसे सही तरीके से चित्रित करती हैं: जब सब कुछ एक जैसा दिखने लगता है, तो दर्शक देखना बंद कर देते हैं। यह केवल एक सौंदर्य समस्या नहीं है। यह एक संरक्षण की समस्या है, और संरक्षण किसी भी सदस्यता मॉडल या डेटा प्लेटफॉर्म का इंजन होता है। AI के आउटपुट का समानता एक बग नहीं है, यह उन चर को गति और पैमाने के लिए अनुकूलित करने के परिणाम का पूर्वानुमानित परिणाम है बिना लागत के कॉलम में कुछ भी बलिदान किए। और उद्योग की प्रतिक्रिया अब तक अधिक आउटपुट, तेजी से और कम घर्षण उत्पन्न करने तक सीमित रही है। चक्र स्व-प्रेरित है।
देर से मान्यता का खर्च
एक वित्तीय मेकैनिक जो बड़ी टेक कंपनियाँ आमतौर पर तब तक नजरअंदाज करती हैं जब तक कि बहुत देर न हो जाए: एक ब्रांड को पुनः स्थिति करने की लागत जो पहले से ही बाजार में प्रतिकूल भावना उत्पन्न कर चुका है वह उस लागत से कई गुना अधिक है जो पहले से ही विश्वास बनाने के लिए खर्च की गई है।
OpenAI अभी उस बिंदु पर नहीं है, लेकिन मार्ग महत्वपूर्ण है। हर डॉलर जो पॉडकास्ट, नीति दस्तावेज़ और अच्छी डिजाइन वाली लॉबिंग स्पेस पर खर्च होता है, वह एक डॉलर है जो उन वास्तविक समस्याओं को हल करने में नहीं जाता जो अस्वीकृति उत्पन्न करती हैं। और तकनीकी अवसंरचना के विपरीत, जो अमूर्त संपत्तियों को उत्पन्न करती हैं, कथा पर खर्च किए गए धन का अShort जीवन होता है जब यह उत्पाद या कॉर्पोरेट व्यवहार में ठोस परिवर्तनों द्वारा समर्थित नहीं होता है।
विश्लेषक ब्रिटनी एलिच का अनुमान है कि एंटी-AI भावना शायद पहले से बिगड़ जाएगी, और सुधार उस रास्ते पर आएगा जो व्यावहारिक ईमानदारी से होकर जाएगा: यह खुले तौर पर स्वीकार करना कि क्या काम नहीं करता है और यह तकनीक किस खातिर काम करती है। यह सिद्धांत अनुभवजन्य रूप में सुसंगत है। बाजार ईमानदारी के विशेष रूप से प्रभावी प्रतिक्रिया देता है और व्यापक वादों की तुलना में जो रोजमर्रा के उपयोग में पूरी नहीं होती है।
जो उद्योग के समक्ष है वह एक छवि का मामला नहीं है। यह अपने प्रस्ताव को फिर से डिजाइन करने का एक अवसर है उन चर से जो आजकल जानबूझकर नजरअंदाज किए जा रहे हैं क्योंकि ये लागू करने में महंगे लगते हैं। ट्रेनिंग डेटा में पारदर्शिता, निर्माताओं को मुआवजा, इन उपकरणों को अपनाने वाली कंपनियों के लिए कानूनी गारंटियाँ: इनमें से प्रत्येक चर का वास्तविक लागत है, लेकिन इसके साथ एक बाजार है जो इसके लिए भुगतान करेगा। एक बाजार जो मौजूदा में AI को अपनाने का चुनाव कर रहा है क्योंकि क्षेत्र में किसी ने भी उन घर्षणों को समाप्त करने की अनुशासन नहीं दिखाई जो महत्वपूर्ण हैं ना कि उन क्षमताओं को जमा करने के लिए जो अब कोई भी उन्हें एक-दूसरे से अलग नहीं कर सकता।
इस स्थिति के नेतृत्व की आवश्यकता ऐसा नहीं है कि 13 पृष्ठों की कागज पर सामाजिक अनुबंध प्रकाशित किया जाए। यह उन चर को बदलने का विश्वास होना आवश्यक है जो ओर किए गए प्रस्ताव को पहले से ही बाजार ने मजबूर करने से पहले करना आवश्यक है, और यह वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ मान्य समर्पणों पर आधारित हो, न कि वाशिंगटन में एक अच्छी डिज़ाइन ऑफिस में विधायकों के साथ। उत्पाद द्वारा अभी तक सही ठहराए जाने योग्य स्थिति का समर्थन करने के लिए कथा में पूंजी को जलाना कोई रणनीति नहीं है; यह अपरिहार्य समायोजन से पहले समय प्रबंधन है।
