माइक्रोसॉफ्ट के एआई प्रमुख का कहना है कि सुपरइंटेलिजेंस निकट है, लेकिन आपकी नौकरी नहीं लेगा

आज मैं माइक्रोसॉफ्ट एआई के सीईओ मुस्तफा सुलेमान से बात कर रहा हूं। और मैं वास्तव में आज के परिचय को संक्षिप्त रखने जा रहा हूं - मैं इस सप्ताह अपनी पत्नी के पारिवारिक फार्म से काम कर रहा हूं, जैसा कि आप वीडियो में देखेंगे, लेकिन यह एक एपिसोड का वास्तविक बर्नर भी है। हमने मुस्तफा के नए मॉडलों को प्रशिक्षित करने के दृष्टिकोण से लेकर क्लॉड के बारे में एंथ्रोपिक की उनकी आलोचनाओं तक सब कुछ कवर किया जैसे कि वह सचेत हो। बेशक, हमने ओपनएआई के साथ माइक्रोसॉफ्ट के रिश्ते के बारे में भी बात की, मुस्तफा अभी एआई के आसपास सभी नकारात्मक मतदान और राजनीतिक धक्का-मुक्की के बारे में कैसे सोच रहे हैं, और क्या कोई उपभोक्ता उत्पाद इसे दूर करने के लिए पर्याप्त है। जैसा कि मैंने कहा, यह एक बर्नर है। ठीक है: मुस्तफा सुलेमान, माइक्रोसॉफ्ट एआई के सीईओ। ये रहा। इस साक्षात्कार को लंबाई और स्पष्टता के लिए हल्के ढंग से संपादित किया गया है। मुस्तफा सुलेमान, आप माइक्रोसॉफ्ट एआई के सीईओ हैं। डिकोडर में आपका पुनः स्वागत है। आपके साथ फिर से होना बहुत अच्छा है। मैं आपसे बात करने के लिए बहुत उत्साहित हूं. हमारी पिछली बातचीत मेरी पसंदीदा बातचीतों में से एक थी - एआई के बारे में, इसे हमें कैसा महसूस कराना चाहिए, और इसके लिए क्या है - जो मैंने हमारी सभी बातचीतों में किया है।  माइक्रोसॉफ्ट में कुछ बड़े बदलाव हुए हैं, शायद एआई के बारे में लोग कैसा महसूस करते हैं, इसके बारे में कुछ बहुत ही महत्वपूर्ण पुनर्संदर्भ, जिसके बारे में मैं आपसे विशेष रूप से बात करना चाहता हूं। और फिर माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड, बड़ा माइक्रोसॉफ्ट डेवलपर सम्मेलन है, जिसमें कई नई घोषणाएं और कई बड़े विचार शामिल थे कि कंप्यूटर किस लिए हैं और शायद उन्हें कहां होना चाहिए, जिसमें मैं शामिल होना चाहता हूं। आइए शुरुआत से ही शुरुआत करें। यह कुछ गहन डिकोडर सामग्री है जिसे बाकी सब से पहले समझना महत्वपूर्ण है। जब से आप माइक्रोसॉफ्ट में शामिल हुए हैं, आपने वहां एआई के काम करने के तरीके को पुनर्गठित किया है। आपकी भूमिका बदल गई है. पिछली बार जब मैंने आपसे बात की थी, तो आप उपभोक्ता उत्पादों के एक समूह के प्रभारी थे। तब से उसे अलग रखा गया है। अब आप नए मॉडलों का प्रशिक्षण ले रहे हैं; आप सीमा पर हैं.  बताएं कि Microsoft AI अब कैसे संरचित है और यह Microsoft के अंदर कैसे संरचित है। मुझे लगता है कि पिछले 15 से 18 महीनों से हम OpenAI के साथ अपने संबंधों को फिर से स्थापित करने के लिए इस यात्रा पर हैं, और इसमें एक मिनट का समय लगा है। मुझे लगता है कि इसकी परिणति एक नए अनुबंध के रूप में हुई जो हमने पिछले साल अक्टूबर में किया था। और उसमें बहुत सारे अलग-अलग प्रावधान थे, जिसमें साझेदारी को मजबूत करना और उसका विस्तार करना शामिल था, लेकिन महत्वपूर्ण रूप से हमें स्वतंत्र रूप से सुपरइंटेलिजेंस को आगे बढ़ाने में सक्षम होने के साथ-साथ उनके मॉडल खरीदने और लाइसेंस देने में सक्षम होने के लिए स्वतंत्र किया गया था। इसलिए अक्टूबर से, मैं सुपरइंटेलिजेंस टीम को इकट्ठा कर रहा हूं, फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त पैमाने के क्लस्टर बना रहा हूं, और सुपरइंटेलिजेंस पर केंद्रित एक टीम को काम पर रख रहा हूं। और इसलिए यह हमारे लिए काफी बड़ा बदलाव था क्योंकि इसने मुझे केवल सुपरइंटेलिजेंस मिशन पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाया, और इसके बाद कुछ चीजें सामने आईं जिनकी हमने इस सप्ताह बिल्ड में घोषणा की थी। हमारे पास सभी तौर-तरीकों आदि में सात नए मॉडल हैं। तो यह एक बहुत बड़ा बदलाव है, और मुझे लगता है कि योजना बनाने में लंबा समय लगा है, और अब खेल में बने रहना और अगले कुछ वर्षों में पूर्ण सीमा तक आगे बढ़ना हमारे लिए एक बड़ी राहत है। जब आपको माइक्रोसॉफ्ट में नियुक्त किया गया था तो क्या यही योजना थी? यह निश्चित रूप से पिछले 18 महीनों से योजना रही है। मेरा मतलब है, मुझे लगता है कि ओपनएआई के साथ संबंध बहुत उतार-चढ़ाव से गुजरा है। और कई मायनों में, मुझे लगता है कि यह इतिहास की सबसे सफल साझेदारियों में से एक के रूप में दर्ज होने जा रही है। यह OpenAI के लिए बहुत अच्छा रहा है, और यह Microsoft के लिए बहुत अच्छा रहा है, और सभी अच्छे रिश्ते विकसित होते हैं, और मुझे लगता है कि यह हमारे विकास में अगला चरण है। मैं आपसे उस विकास के बारे में विशेष रूप से पूछना चाहता हूँ। हम सभी ने अभी-अभी एलोन मस्क और ओपनएआई और सैम ऑल्टमैन के बीच परीक्षण देखा। Microsoft उस मुकदमे में इस अर्थ में शामिल था कि कभी-कभी Microsoft का एक वकील खड़ा होता और कहता, "और हम आसपास नहीं थे।" और कोई हाँ कहेगा, और वह यही था। लेकिन जाहिर है, उस परीक्षण के दौरान जो सामने आया, जो इस पूरे समय के दौरान स्पष्ट रहा, वह यह है कि मूल धारणा यह थी कि ओपनएआई एक शोध प्रयोगशाला होगी और मॉडल प्रदान करेगी, जबकि माइक्रोसॉफ्ट उत्पादों का निर्माण करेगा। माइक्रोसॉफ्ट के पास बाज़ार में जाने में विशेषज्ञता थी; इसके पास उद्यम में विशेषज्ञता थी, यह विभिन्न तरीकों से उपभोक्ता में फिर से पैर जमाने की कोशिश कर रहा था। यह एक प्लेटफ़ॉर्म बदलाव होगा, और अनुसंधान कार्य OpenAI पर समाप्त होगा, और उत्पाद कार्य Microsoft के अंदर होगा।  यही वह चीज़ है जो बदल गई: OpenAI अधिक से अधिक उपभोक्ता उत्पाद बनाना चाहता था। जाहिर है, आपकी नई भूमिका और आपके नए फोकस को देखते हुए, माइक्रोसॉफ्ट तेजी से अपने स्वयं के मॉडल बनाना चाहता है। विभाजन क्यों? उस रिश्ते में क्या काम नहीं आया? मेरा मतलब है, मुझे लगता है कि OpenAI का नेतृत्व एक अविश्वसनीय रूप से महत्वाकांक्षी संस्थापक टीम और स्वयं सैम द्वारा किया जाता है। और इसलिए स्वाभाविक रूप से, जैसे-जैसे उन्हें अधिक आकर्षण मिलना शुरू हुआ और ढेर सारा राजस्व उत्पन्न हुआ, उन्हें पूरी तरह से काम करने के अवसर दिखाई देने लगे। तो ऐसा नहीं था कि उन्होंने उपभोक्ता उत्पादों पर काम करना शुरू कर दिया। जाहिर है, चैटजीपीटी अविश्वसनीय रूप से सफल रहा। उन्होंने अपने स्वयं के डेटा सेंटर पर भी काम करना शुरू कर दिया। उन्होंने अपनी खुद की चिप बनानी शुरू कर दी। उनके अपने उपभोक्ता हार्डवेयर उपकरणों के बारे में बहुत सारी अफवाहें उड़ रही हैं। उन्होंने ChatGPT Enterprise के माध्यम से मॉडलों को सीधे बाज़ार में ले जाना शुरू किया। तो ढेर भर में, वे पिछले दो, तीन, चार वर्षों में अनुसंधान से परे एक तरह का विस्तार कर रहे थे। और स्वाभाविक रूप से, यही बात माइक्रोसॉफ्ट के लिए भी सच है। मेरा मतलब है, मुझे लगता है कि साझेदारी अब पाँच या छह साल पुरानी हो गई है, और अभी भी इसे चलाने के लिए चार, पाँच, छह साल बाकी हैं। इसी तरह, हम दुनिया की सबसे बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों में से एक हैं। हमारे पास 500 सबसे बड़ी कंपनियों में से 493 हैं जो अपने अधिकांश डेटा को हमारे सिस्टम पर संग्रहीत और संसाधित करती हैं, Azure का उपयोग करती हैं, M365 और Teams का उपयोग करती हैं। मुझे लगता है कि लोग अक्सर इस बात की कम सराहना करते हैं कि हम कितने विशाल हैं और उद्यम में हमारा वितरण कितना बड़ा है। और इसलिए, दीर्घकालिक, और मेरा मतलब है कि पाँच, छह, सात, 10 वर्षों में, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हम पूरी तरह से टिकाऊ हों, और हम केवल किसी और के आईपी के प्राप्तकर्ता नहीं हैं जिसे हम फिर थोड़ा संशोधित और अनुकूलित करते हैं और अपने उत्पादों के लिए उत्पादन में लगाते हैं, लेकिन हम वास्तव में अपने पैरों पर खड़े हो सकते हैं और विश्व स्तरीय मॉडल बना सकते हैं। मेरा मतलब है, अधीक्षण आ रहा है। मुझे लगता है कि यह बस आने ही वाला है। और इसलिए मुझे लगता है कि यह मूल रूप से अब तक की सबसे मूल्यवान तकनीक होगी। ऐसा कोई रास्ता नहीं है कि, दीर्घावधि में, हम उस आईपी को अनंत काल तक प्रदान करने के लिए संरचनात्मक रूप से किसी तीसरे पक्ष पर निर्भर रहें। तो यह वह परिवर्तन है जो स्पष्ट रूप से तब शुरू हुआ जब ओपनएआई वगैरह में उनके बोर्ड मुद्दे थे। लेकिन फिर जैसे ही मैं अंदर आया और मेरी टीम आई, हमने इसे बनाना शुरू कर दिया, हम उस बदलाव पर हैं। और मुझे लगता है कि हम एक महान स्थान पर हैं क्योंकि हम ओपनएआई दोनों के लिए काफी स्थिर, सावधान, दीर्घकालिक इष्टतम स्थिति ले सकते हैं, जो मुझे लगता है कि इसने और हमारे लिए अविश्वसनीय रूप से अच्छा प्रदर्शन किया है। मैं सुपरइंटेलिजेंस पर कुछ समय बिताना चाहता हूं। मैं अभी इसमें एक पिन लगाना चाहता हूं क्योंकि मैं यहां एक और मोड़ के लिए बदलाव को समझना चाहता हूं। परीक्षण में एक क्षण है, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ, सत्या नडेला का एक बहुत ही मजाकिया संदेश, वह कहते हैं, "मैं इंटेल नहीं बनना चाहता और ओपनएआई को माइक्रोसॉफ्ट बनाना चाहता हूं," जो कि माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ के खुद के कहने के संदर्भ में बहुत मजेदार है, "मैं प्रदाता नहीं बनना चाहता, और उन्हें ऐसा मंच बनाना चाहता हूं जो सभी मूल्य प्रदान करता है और सभी मूल्य एकत्र करता है और शायद हम बाहर हो जाएंगे। मैं नहीं चाहता कि ChatGPT Azure पर चले, और फिर OpenAI को सभी मूल्य मिलेंगे, और फिर शायद वे हमारी अदला-बदली कर सकते हैं,'' जैसा कि समय के साथ विंडोज़ और इंटेल के साथ हुआ। क्या यह एक एहसास है? क्या नडेला आपके पास आये थे? वह बैठक कैसी थी जहां आपने कहा था, "ठीक है, ओपनएआई के बोर्ड में कुछ समस्याएं थीं। हमें सीमा पर वापस जाने और अपने पैरों पर खड़े होने की जरूरत है।" वह बातचीत कैसी थी और वह निर्णय कैसे लिया गया? मेरा मतलब है, जाहिर तौर पर यह सत्या के साथ-साथ एमी, ब्रैड और कंपनी के कई अन्य लोगों का निर्णय है। लेकिन मुझे लगता है कि यह किसी भी चीज़ के साथ है: ये कंपनी में धीमी गति से होने वाले बदलाव हैं, क्योंकि यह महसूस होता है कि हम जिस दिशा में जा रहे हैं, उसमें थोड़ा बदलाव और समायोजन की आवश्यकता है। और इसलिए यह नवंबर बोर्ड की घटना से बहुत पहले हो रहा था, और मुझे लगता है कि यह समय के साथ बढ़ता ही जा रहा है क्योंकि आप विभिन्न मोर्चों के उस प्रकार के समूह को देखते हैं जिसके चारों ओर हम सीधे, तेजी से प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, और उससे उत्पन्न होने वाला सारा तनाव। लेकिन मैं यह भी जानता हूं कि इस तरह की साझेदारियां हमेशा के लिए नहीं टिकतीं।  मेरा मतलब है, OpenAI एक ट्रिलियन-डॉलर की सार्वजनिक कंपनी बनना चाहती है, इसका राजस्व अविश्वसनीय है, और यह पागलों की तरह बढ़ रही है। वे संचालन की स्वतंत्रता चाहते हैं और सभी प्रकार के अन्य स्थानों से कंप्यूटर खरीदने, अपना स्वयं का कंप्यूटर बनाने और जिसके साथ चाहें उसके साथ साझेदारी करने में सक्षम होना चाहते हैं। तो यह अनुबंध उस समय बनाया गया था जब कंपनियां आकार, पैमाने और जरूरतों और सामान के संतुलन के मामले में बहुत अलग थीं। मुझे लगता है कि यह उस पल के लिए समझ में आया, लेकिन फिर यह बिल्कुल स्पष्ट हो गया कि यह कुछ ऐसा है जिसे हमें स्वयं नियंत्रित करने में सक्षम होना होगा और अपने ग्राहकों के साथ सही व्यवहार करना होगा। जैसा कि मैंने कहा, हमारे पास उद्यम पर एक अविश्वसनीय वितरण है, जो मुझे लगता है कि दुनिया में पूरी तरह से बेजोड़ है। और इसलिए हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हम अपने ग्राहकों के लिए सर्वोत्तम चीज़ें बना रहे हैं। यह उस कंपनी से थोड़ा अलग दिखता है जो उपभोक्ता के लिए, चैटजीपीटी के साथ, और उद्यम के लिए, और अधीक्षण के मौलिक विज्ञान मिशन के लिए संयुक्त रूप से अनुकूलन कर रही है, जिसमें विभिन्न दिशाओं का एक पूरा समूह शामिल है जो ओवरलैपिंग कर रहे हैं लेकिन तर्कसंगत रूप से उपभोक्ता और उद्यम दिशाओं के लिए ऑर्थोगोनल भी कहा जा सकता है। स्वाभाविक रूप से, मुझे लगता है कि साझेदारियाँ इसी तरह विकसित होती हैं, और वे समय-समय पर रीसेट होती रहती हैं। हाँ, लेकिन फ्रंटियर मॉडल बनाना बहुत महंगा है, मुझे बताया गया है। विश्वसनीय रूप से कहा जाए तो यह एक बहुत महंगा प्रोजेक्ट है। किसी बिंदु पर, माइक्रोसॉफ्ट के सीएफओ एमी हुड को कहना पड़ता है, "हां, आपको बजट मिल गया है।" ऐसा कब हुआ? क्या वह महज़ एक टेक्स्ट संदेश था? क्या कोई मीटिंग थी? मुझे वहां की विशिष्टताओं के बारे में बताएं. मुझे लगता है, देखिए, हमने पिछले साल की शुरुआत में ही यह निर्णय ले लिया था, जिसने स्पष्ट रूप से सभी अनुबंध वार्ताओं को सूचित कर दिया था, जिसके बाद सभी समाधान हो गए और अक्टूबर में हस्ताक्षर किए गए। और यह एक महत्वपूर्ण निवेश है, लेकिन हमारे पास इसे बनाने के लिए काफी समय है। मेरा मतलब है, हम पहले ही अपने आत्मनिर्भरता मिशन में महत्वपूर्ण निवेश कर चुके हैं।  उदाहरण के तौर पर, हमारी माया 200 चिप वास्तव में एक उत्कृष्ट चिप है, है ना? अब हम अपने स्वयं के क्लस्टर के अंदर GB200 की तुलना में 30 प्रतिशत सस्ती चिप का निर्माण और शिप करने में सक्षम हैं। और अब हम इसके साथ अपने स्वयं के मॉडल को सह-डिज़ाइन कर सकते हैं, एमएआई-थिंकिंग -1 मॉडल जिसे हमने अभी जारी किया है वह वास्तव में 30 प्रतिशत सुधार के शीर्ष पर प्रति वाट 1.4x प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है जो आपको एक बार हमारे कार्यों के लिए मॉडलों को सह-अनुकूलित करने के बाद माया 200 पर चलने से मिलता है। तो यह सुनिश्चित करने का मूल्य कि आप अपने स्वयं के स्टैक के मालिक हैं और उसे नियंत्रित करते हैं और उन उपयोग के मामलों के लिए संपूर्ण सह-डिज़ाइन प्रयास को शुरू से अंत तक निर्देशित करते हैं जो हमारे लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं - जो स्पष्ट रूप से एजेंटिक कोडिंग, हमारे डेवलपर्स, हमारे उद्यम हैं - जो स्पष्ट रूप से लाभांश का भुगतान करता है जो उस निवेश को उचित ठहराता है जो हमें अगले कुछ वर्षों में करना है। आपने आत्मनिर्भरता मिशन कहा, जो यह कहने का एक बहुत ही विनम्र तरीका है कि आप अपने पैरों पर खड़ा होना चाहते हैं; आप अपना काम खुद करना चाहते हैं. मुझे बताया गया है कि मेरे सहयोगी हेडन फील्ड ने बिल्ड का वर्णन करने वाले एक लेख में जो पंक्ति लिखी थी, उसे लेकर माइक्रोसॉफ्ट के अंदर कुछ विवाद है। मैं बस इसे पढ़ने जा रहा हूं। यह हेडन का है. यह एक बेहतरीन लाइन है. उन्होंने कहा, "इस साल के माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड में हाल ही में एक तलाकशुदा महिला द्वारा इंस्टाग्राम पर प्यास का जाल पोस्ट करने का माहौल था।" ब्रेकअप पूरा हो गया है, और यह लचीलेपन का समय है। यहाँ हमारा नया मॉडल है. हम अपने दो पैरों पर खड़े होंगे। आप कह रहे हैं कि आप सीमा पर मॉडल बनाने जा रहे हैं और अग्रणी प्रयोगशालाओं के साथ प्रतिस्पर्धा करेंगे। क्या माइक्रोसॉफ्ट के अंदर यह भावना है कि आप अकेले रहने के लिए स्वतंत्र हैं? निश्चित रूप से नहीं। नहीं बिलकुल नहीं। देखिए, मेरा मतलब है, जाहिर तौर पर यह एक अच्छा शीर्षक और एक मजेदार वाक्यांश है। लेकिन वास्तविकता यह है कि हम आने वाले वर्षों के लिए OpenAI के साथ साझेदारी में हैं। मेरा मतलब है, हम 2030 के उत्तर की ओर बढ़ रहे हैं। वे अभी भी दुनिया में सबसे अच्छे मॉडल तैयार करते हैं। GPT-5.5 एक उत्कृष्ट मॉडल है. कोडेक्स, साइबर सुरक्षा मॉडल जो सामने आ रहे हैं, अद्भुत हैं, और हम जो कुछ भी करते हैं उसमें से अधिकांश को वे शक्ति प्रदान कर रहे हैं। तो स्वाभाविक रूप से, यह जारी रहेगा। और इसलिए मुझे लगता है कि यह इस प्रकार की साझेदारियों का एक स्वाभाविक क्रम है। मुझे नहीं लगता कि यह कोई अप्रिय या आश्चर्यजनक बात है। मुझे लगता है कि OpenAI इसे बहुत समझता है और इसका समर्थन करता है। मेरा मतलब है, वे स्पष्ट रूप से एक अविश्वसनीय रूप से तेजी से बढ़ने वाली कंपनी रही हैं, और वे समझते हैं कि हमें अपना एजेंडा भी आगे बढ़ाना होगा। तो यह बहुत सामान्य है. मैं आपसे दूसरा डिकोडर प्रश्न पूछता हूं, और फिर मैं बिल्ड की घोषणाओं और निश्चित रूप से अधीक्षण में शामिल होना चाहता हूं। पिछली बार जब हमने बात की थी, तो आपने कहा था कि निर्णय लेने की आपकी रूपरेखा छह सप्ताह के चक्र पर संचालित होती है, यह देखते हुए कि एआई कितनी तेजी से आगे बढ़ रहा है। तब यह बात समझ में आई। शायद चीजें सुलझ गई हैं. हो सकता है कि कुछ चीजें ज्यादा फोकस में हों. अब आपकी निर्णय लेने की रूपरेखा क्या है? हम अभी भी उसी चक्र लय से काम करते हैं। प्रत्येक चक्र के अंत में, हमारी व्यक्तिगत रूप से एक सप्ताह की बैठक होती है। मैं इसमें सच्चा विश्वास रखता हूं, भले ही हम अभी भी कार्यालय में सप्ताह में चार दिन काम करने वाली संस्कृति हैं। वास्तव में, अगले सप्ताह, मेरी पूरी सुपरइंटेलिजेंस टीम चार दिनों के लिए बोस्टन में व्यक्तिगत रूप से एक साथ आती है। यह हमारे सभी पूर्वव्यापी दृष्टिकोणों के लिए है कि बिल्ड कैसे हुआ, हमने क्या सीखा, हमने क्या सही नहीं किया, हमें क्या सुधार करने की आवश्यकता है, अगले चक्र के लिए हमारी योजना, जो इस बार आठ सप्ताह तक चलने वाली है और उसके बाद एक सप्ताह की बैठक होगी, और यह सब पूरे वर्ष के लिए निर्धारित किया गया है। इसलिए पूरा संगठन जानता है कि यही वह लय है जिसके द्वारा हम काम करते हैं। और मुझे लगता है कि उस समय-सीमा पर ज़ोर देना वास्तव में महत्वपूर्ण है, क्योंकि त्रैमासिक योजना थोड़ी धुंधली और थोड़ी अमूर्त हो जाती है। मेरा मानना ​​है कि छह से आठ सप्ताह, यह इस बात पर निर्भर करता है कि यह कैलेंडर में कहां आता है, वास्तव में बहुत स्पष्ट, दृढ़ मिशन बनाने के लिए इष्टतम समय है। तो हम भी, इन छह से आठ सप्ताह के चक्रों की लय के अलावा, दस्तों द्वारा संचालित होते हैं। दस्ते मिश्रित अंतःविषय उपसमूह हैं जो एक विशिष्ट मिशन पर केंद्रित हैं, और जरूरी नहीं कि वे प्रबंधक तक की सीढ़ी चढ़ें। वे वास्तव में एक डीआरआई द्वारा चलाए जाते हैं, और डीआरआई अक्सर एक आईसी होता है, और उनका काम है- वह "सीधे तौर पर जिम्मेदार व्यक्ति" और "व्यक्तिगत योगदानकर्ता" है। हां, ठीक यही। धन्यवाद। और मुझे लगता है कि हमने एक विशिष्ट मिशन पर कार्यान्वित होने वाले डीआरआई की भूमिका से प्रबंधक की भूमिका को अलग करने का दृष्टिकोण अपनाया है। मुझे लगता है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि एक बेहतरीन डीआरआई बनना थका देने वाला है। आप सचमुच दिन के 24 घंटे काम में लगे रहते हैं, और आप जितना संभव हो सके उतनी मेहनत कर रहे हैं। एक प्रबंधक होने का मतलब अक्सर एक कोच बनना, सहायता प्रदान करना, मार्गदर्शन देना, फीडबैक देना, सभी प्रकार की चीजों को खोलना, लोगों के करियर के विकास में मदद करना है। और इसलिए मुझे लगता है कि उन्हें अलग रखने से हमें हर दो या तीन चक्रों में डीआरआई को घुमाने की अनुमति मिलती है ताकि कुछ लोग विभिन्न स्थितियों की कोशिश कर सकें और रोटेशन कर सकें। मुझे लगता है कि यह एक शानदार, बहुत लचीली संरचना है जो हमें काफी फुर्तीला होने की अनुमति देती है। चलिए बिल्ड के बारे में बात करते हैं। मैं अधीक्षण से शुरुआत करना चाहता था। आपने अब तक कई बार इसका उल्लेख किया है। मैं अभी Google IO पर था। जब आप Google में थे तब डेमिस हसाबिस, जो आपके सहकर्मी हुआ करते थे, ने उस मुख्य भाषण को यह कहकर समाप्त किया कि हम "एकवचन की तलहटी में थे, और AGI Google की सारी शक्ति के साथ आ रहा था।" आप कह रहे हैं कि अधीक्षण यहाँ है। क्या ये सब एक ही चीज़ें हैं? क्या हम एजीआई का वर्णन करने के लिए अलग भाषा का उपयोग कर रहे हैं? क्या कोई मतभेद हैं? आप अपने संदर्भ में सुपरइंटेलिजेंस बनाम डेमिस की विलक्षणता को कैसे परिभाषित करेंगे? मेरा मतलब है, जाहिर तौर पर मैंने यह नहीं कहा कि यह यहाँ था। मैंने कहा यह आ रहा है। और मुझे लगता है कि इन वाक्यांशों में बहुत अधिक तरलता है। लेकिन मुझे लगता है कि हम स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि अभी जो हो रहा है वह यह है कि सभी तौर-तरीकों में लॉग-लीनियर हिल क्लाइम्बिंग हो रही है, और इसका मतलब है कि हमारे द्वारा लागू की जाने वाली गणना के परिमाण के प्रत्येक क्रम, डेटा में प्रत्येक वृद्धिशील वृद्धि और बेंचमार्क पर चढ़ने के बीच एक बहुत सीधा संबंध है, चाहे वे सार्वजनिक बेंचमार्क हों, आंतरिक बेंचमार्क हों, वे लक्ष्य हैं जिन पर हम सुदृढीकरण सीखने के वातावरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं। और यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण अवलोकन है.  वे भविष्यवाणियाँ जो मुझे लगता है कि हम सभी कर रहे हैं - मैं समझता हूँ कि क्यों कुछ लोग उन पर संदेह करते हैं या सवाल उठाते हैं, लेकिन वे इन मॉडलों के प्रदर्शन में एक दशक से अधिक की वृद्धि के अनुभवजन्य अवलोकनों पर आधारित हैं। मेरा मतलब है, अनिवार्य रूप से समान सामान्य-उद्देश्य वास्तुकला में परिमाण के 12 आदेशों को अधिक गणना में लागू किया गया है, 15 वर्षों में फ्लॉप्स में ट्रिलियन गुना वृद्धि हुई है, और मूल रूप से ऑडियो में, छवि में, पाठ में, कोड में और कई अन्य समय श्रृंखला भविष्यवाणी कार्यों में काम किया है। और इसलिए हम मूल रूप से यह अनुमान लगा रहे हैं कि गणना के परिमाण के अधिक आदेश हमें अन्य वातावरणों के अंदर इस लॉग-लीनियर तरीके से चढ़ना जारी रखने में सक्षम बनाएंगे। और फिर यह सवाल उठता है कि क्या हम ऐसे मॉडलों को प्रशिक्षित करने में सक्षम होंगे जो नए ज्ञान का आविष्कार कर सकते हैं, न केवल हमारे पास मौजूद मौजूदा डेटा से एक्सट्रपलेशन कर सकते हैं, बल्कि वास्तव में हमें वे चीजें सिखा सकते हैं जो हम नहीं जानते हैं, और नई खोज कर सकते हैं? फिर दूसरी बात यह है कि क्या उनमें आत्म-सुधार करने और यह तय करने की प्रक्रिया में तेजी लाने की क्षमता है कि कौन सी परिकल्पनाएं निर्धारित की जानी चाहिए, किन पर अमल किया जाना चाहिए, उनमें से प्रत्येक के लिए प्रशिक्षण डेटा कैसे उत्पन्न किया जाए, उन्हें नए रनों में कैसे शामिल किया जाए, या यहां तक ​​कि वास्तविक वास्तुकला पर भी कुछ नया किया जाए? इसलिए, मुझे लगता है कि इस मिश्रित प्रगति को देखने में सक्षम होने के लिए इन दोनों चीजों का सच होना आवश्यक है, लेकिन मुझे लगता है कि गणना के परिमाण के अगले कुछ आदेशों को लागू करने से हमें बड़े पैमाने पर लाभ मिलता रहेगा। यह संभवतः कई और कार्यों पर मानव प्रदर्शन के साथ समानता प्राप्त करता है, जैसा कि हमने पिछले छह महीनों में कोडिंग पर देखा है। कोडिंग वास्तव में दिलचस्प है, क्योंकि यह आसानी से मान्य है, है ना? आप कोड लिखते हैं, आप कंप्यूटर से इसे चलाने के लिए कहते हैं, यह चलता है या विफल हो जाता है। हमने निश्चित रूप से सुरक्षा के संबंध में कुछ कमियां देखी हैं, है ना? कमियां स्पष्ट हैं, और हम देख रहे हैं कि कोडिंग सुरक्षा के लिए इस प्रकार का नियामक दृष्टिकोण कई तरीकों से काम करता है। मैंने शायद अपने फ़ोन और कंप्यूटर पर कुछ सुरक्षा आपदाओं को वाइब कोड किया है, और शायद यह एक जोखिम है जिसे मैं लेने को तैयार हूँ। बाकी हर काम इतना आसान नहीं लगता. मैं हमेशा कानून को चुनता हूं, क्योंकि यही मेरी पृष्ठभूमि है। लेकिन एक न्यायाधीश कानूनी लेखन को उस तरह मान्य नहीं करता जिस तरह कंप्यूटर कोड को मान्य करता है। यदि आप गलत निकले तो न्यायाधीश आपको जेल भेज सकता है, है ना? यह शायद सबसे खराब आउटपुट सत्यापन त्रुटि है जिसका आप सामना कर सकते हैं। आप सभी डोमेन में प्रभावशीलता को उतनी आसानी से कैसे मापते हैं जितनी आसानी से आप कोडिंग में प्रभावशीलता को माप सकते हैं? क्योंकि यह मुझे ऐसा लगता है जहां कोडिंग से लेकर अन्य डोमेन तक का रूपक या सादृश्य बहुत जल्दी टूट जाता है। मैं इतना निश्चित नहीं हूं. कोडिंग, जाहिर है, आप कोड के सही निष्पादन को सत्यापित कर सकते हैं। यह चलता है, या यह दुर्घटनाग्रस्त हो जाता है। लेकिन इसमें बहुत सारी बारीकियाँ हैं। लिखे गए कोड की गुणवत्ता वास्तव में मायने रखती है: इसकी विस्तारशीलता, यह कितना पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य है, यह व्यवहार में कितना उपयोगी है। बात सिर्फ यह नहीं है कि कोड का एक टुकड़ा चलता है, बल्कि यह भी है कि एक मॉडल वास्तव में इसे DevOps या SRE के रूप में उत्पादन में उपयोग करता है ताकि कोड के उस टुकड़े पर वापस लौटा जा सके जो उसने लिखा है, और फिर इसे व्यावहारिक और उपयोगी तरीके से उपयोग किया जाता है। और फिर, निस्संदेह, आपको उत्पादित आउटपुट की गुणवत्ता को ग्रेड करना होगा। यह उच्च-गुणवत्ता वाला, कार्यशील कोड हो सकता है, लेकिन क्या यह वास्तव में वही ऐप या वेबसाइट है जो आप चाहते थे? और उसमें सौन्दर्यपरक निर्णय हैं; उसमें व्यावसायिक निर्णय हैं। गैर-सत्यापन योग्य पुरस्कारों को आंतरिक बनाने की चुनौती कोड में मौजूद है, भले ही कोड अभी भी मुख्य रूप से एक सत्यापन योग्य इनाम संकेत है। मुझे लगता है कि देखने लायक दूसरी बात यह है कि, चैट की तरह यह भी एक गैर-सत्यापन योग्य स्थान है, और फिर भी, हम वास्तविक दुनिया के उपयोग के साथ बातचीत के माध्यम से मूल रूप से मानव-स्तर के प्रदर्शन पर चढ़ने में कामयाब रहे हैं जो एक बहुत मजबूत प्रदान करता है- रुको. मैं बहुत उत्सुक हूं। आप मानव-स्तर के प्रदर्शन पर चैट को कैसे मापते हैं? खैर, मुझे लगता है कि कई लोग मानव-स्तर के प्रदर्शन पर एआई के साथ लंबी, सार्थक बातचीत कर रहे हैं। गुणवत्ता असाधारण रूप से अच्छी है. इसमें बहुत अच्छी भावनात्मक बुद्धिमत्ता होती है। यह मोटे तौर पर बहुत सटीक है. हमने मतिभ्रम को कम कर दिया है। हम अब पूर्वाग्रह के बारे में इतनी बात नहीं करते। यह वास्तविक दुनिया के अवलोकनों पर आधारित है। मुझे लगता है कि अधिकांश लोगों के उपायों से, अब हम कई प्रकार के कार्यों के लिए बातचीत में मानव-स्तर के प्रदर्शन तक पहुंच गए हैं। आपके उपाय क्या हैं, और वास्तव में, अधिकांश लोगों के उपाय क्या हैं? मैं इनमें से लगभग सभी से असहमत होऊंगा, लेकिन ये मेरे उपाय हैं। आपके उपाय क्या हैं? मेरा उपाय ऐसा है जब मैं अपने सहायक की ओर मुड़ता हूं और उसे दैनिक ब्रीफिंग प्रदान करने के लिए कहता हूं जिसमें टीमों और ईमेल पर हुई सभी बातचीत, दस्तावेजों के साथ हुए अपडेट का सारांश होता है, और मुझे मूल रूप से कार्यों के एक सेट के साथ एक संश्लेषित सारांश मिलता है जो मुझे आगे करना चाहिए। यह मूल रूप से मेरे चीफ ऑफ स्टाफ द्वारा उत्पादित की जा सकने वाली क्षमता से बेहतर है। मैं कहूंगा कि यह संश्लेषण, विश्लेषण, प्रस्तावित कार्यों और चैट में मानव-स्तरीय प्रदर्शन है।  हर दिन ऐसे कई लाखों लोग हैं जो भावनात्मक समर्थन के लिए, परामर्श के लिए, थेरेपी के लिए, कोचिंग के लिए, सलाह के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं। मुझे लगता है कि यह सभी चैटबॉट्स के अंदर सबसे लोकप्रिय उपयोग के मामलों में से एक है। मैं कहूंगा कि दावा करने के लिए यह एक बहुत ही मजबूत उपाय है। मुझे पता है कि आपने इस बारे में सोचने में, विशेषकर इनमें से कुछ चैटबॉट्स के साथ भावनात्मक संबंध के बारे में सोचने में बहुत समय बिताया है। ये वे उत्पाद हैं जिन्हें आपने बनाया और तैनात किया है। मैं इस बात के बीच एक बहुत बड़ा अंतर निकालना चाहूँगा कि यह चीज़ वास्तव में मेरे ईमेल, कार्य सूची को संक्षेप में प्रस्तुत करने और मुझे किन चीजों को प्राथमिकता देने के बारे में एक संक्षिप्त जानकारी प्रदान करने में बहुत अच्छी है, और यह चीज़ किसी प्रकार के संकट से गुज़र रहे किसी व्यक्ति के लिए एक भावनात्मक कोच है।  वे समान कार्य नहीं हैं. जरूरी नहीं कि लोगों में भी समान प्रकार की बुद्धिमत्ता हो। मैं कुछ ऐसे लोगों को जानता हूं जो सूचियां बनाने में बहुत अच्छे हैं, और भावनात्मक समर्थन देने में बहुत बुरे हैं। आप यह सब अपने मस्तिष्क में एक साथ कैसे रखते हैं और कहते हैं, "ठीक है, यह चैट में मोटे तौर पर मानव-स्तर का प्रदर्शन है?" मुझे लगता है कि यदि आप चैट को दो पक्षों के बीच एक इंटरैक्टिव आदान-प्रदान के रूप में परिभाषित करते हैं, जिनमें से एक इस मामले में एक एआई है, जो मोटे तौर पर कुछ लक्ष्य को पूरा करता है, तो आप खेल स्कोर जानना चाहते हैं, सलाह के लिए कि किस रेस्तरां में जाना है, आपके द्वारा लिखे गए निबंध पर कोचिंग और फीडबैक के लिए, आगे कौन सी नौकरी करनी है इसके बारे में सुझाव के लिए, या आप अपने प्रबंधक के साथ कुछ कठिन बातचीत करने वाले हैं। आपको एक प्रतिक्रिया मिलती है, आप आगे-पीछे जाते हैं, आपके पास पांच या छह एक्सचेंज होते हैं, और आपको वह उपयोगी आउटपुट मिलता है, जिसके लिए आपको अन्यथा किसी विशेषज्ञ, मित्र पर निर्भर रहना पड़ सकता है, या यहां तक ​​कि कोच को भुगतान भी करना पड़ सकता है। निष्पक्ष रूप से, अनुभवजन्य रूप से कहें तो, ऐसे लाखों लोग हैं जो हर दिन इन चैटबॉट्स से यह अनुभव प्राप्त करते हैं। शायद हम इस बात पर विवाद कर सकते हैं कि क्या यह तकनीकी रूप से मानव-स्तर के प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करता है। मुझे लगता है कि यह दावा करना काफी उचित बात है। ऐसा कोई कारण नहीं है कि वह चढ़ाई जारी न रखे, ठीक है? मुझे लगता है कि पिछले तीन वर्षों में चढ़ाई की दर सबसे अधिक चौंका देने वाली है। और इसलिए, हम इस बिंदु से जो करने की कोशिश कर रहे हैं वह एक्सट्रपलेशन है: ठीक है, उस चढ़ाई के मूल चालक क्या हैं - गणना, डेटा, वास्तविक दुनिया के उपयोगकर्ताओं से बातचीत - और ये चीजें जारी रहने के लिए तैयार हैं। मुझे लगता है कि वे कई अन्य डोमेन पर भी लागू होते हैं, न केवल चैट, भावनात्मक समर्थन, और उत्पादकता और उस तरह की चीज़, बल्कि इसके अलावा कई अन्य डोमेन/ हेल्थकेयर, शिक्षा के अंदर लाइव उत्पादन तैनाती, सहायक जो तेजी से आपके घर का प्रबंधन कर रहे हैं, आपके रोजमर्रा के जीवन में मूल रूप से आपको अधिक उत्पादक बनाने के लिए जो कुछ भी है उसे देखना। मेरा मानना ​​है कि यह एक ऐसा प्रक्षेप पथ है जिसके जारी रहने की संभावना है। आपने अब उल्लेख किया है कि यह अभी भी वही मौलिक वास्तुकला, ट्रांसफार्मर और ध्यान है। हम 15 वर्षों से उस पर गणना लागू कर रहे हैं, और हमें ये बड़ी वृद्धि मिल रही है। आप बिल्कुल अनोखे स्थान पर हैं। बिल्ड में, आपने अपने पहले फ्लैगशिप रीज़निंग मॉडल, MAI-थिंकिंग-1 की घोषणा की। आपको शून्य से शुरुआत करनी होगी. क्या इस मॉडल की वास्तुकला और प्रशिक्षण के 15 वर्षों के बाद आपने अब तक कुछ अलग किया है, या क्या यह सिर्फ, हाँ, हम सभी डेटा एकत्र करने जा रहे हैं और प्रशिक्षण वैसे ही चलाएंगे जैसे हमने किया था, और अब हमारे पास अधिक गणना है, इसलिए यह बेहतर होगा? नहीं, वास्तव में, मुझे लगता है कि बहुत सारे अंतर हैं। कहने वाली पहली बात यह है कि जिस तरह से आप डेटा को क्यूरेट करते हैं... हम स्टैक के ठीक ऊपर से शुरू करते हैं; हमने मूल रूप से डेटा के एक अत्यंत उच्च गुणवत्ता वाले, बहुत ही रूढ़िवादी सेट के लिए भुगतान किया है और हासिल किया है, और उस डेटा से संबंधित बहुत सारे शोर, ध्यान भटकाने वाले, कम गुणवत्ता वाले, संभावित सुरक्षा-जोखिम वाले मुद्दों को निकाला है। और मुझे लगता है कि इसके लिए आप जो तरीके अपनाते हैं, वे वास्तव में काफी मालिकाना हैं। हमने अभी 109 पन्नों की एक बहुत विस्तृत, तकनीकी रिपोर्ट साझा की है, जिसे ट्विटर पर बहुत अच्छी तरह से प्राप्त किया गया है, और हम यह कैसे करते हैं, इसके बारे में बहुत सारी जानकारी साझा करते हैं। मुझे लगता है कि दूसरी बात यह है कि, जबकि मुझे लगता है कि वास्तुशिल्प विकल्पों के साथ काफी सतर्क रहना महत्वपूर्ण है, और हम रहे हैं, मुझे लगता है कि हमने अपने प्रशिक्षण रन को एक साथ रखने के तरीके में कई महत्वपूर्ण बदलाव भी किए हैं। हमारे प्रशिक्षण रन अविश्वसनीय रूप से स्थिर रहे हैं, बहुत कम क्रैश हुए हैं, और बहुत कम पुनरारंभ हुए हैं। हमने बुनियादी ढांचे की स्थिरता और एमएफयू दक्षता दिखाने के लिए बहुत सारे ग्राफ़ साझा किए हैं, इसलिए मॉडल फ्लॉप्स उपयोग, जो मूल रूप से दिखाता है कि हम अपने प्रशिक्षण दौर में प्रत्येक चरण के लिए प्रत्येक चिप के माध्यम से अत्याधुनिक संख्या में फ्लॉप्स डाल सकते हैं। मुझे लगता है कि ग़लती करना बेहद आसान है, और हम सभी अलग-अलग प्रयोगशालाओं से बहुत सी कहानियाँ सुनते हैं कि चीज़ें कैसे ग़लत हो जाती हैं। चीजों को सही करने के लिए बहुत सावधानीपूर्वक और जानबूझकर चुनाव करना और यह सुनिश्चित करने के लिए सही दृष्टिकोण अपनाना वास्तव में बहुत कठिन है कि हम उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल तैयार करें, क्योंकि हमारा काम और हमारी महत्वाकांक्षा इस पहाड़ी पर चढ़ने वाली मशीन का निर्माण करना है। इसका मतलब है कि मॉडलों के साथ सिलिकॉन का एकीकरण, सुपर उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के साथ, आरएलई के ढेर के साथ, सुदृढीकरण सीखने के वातावरण, जो हमें मूल रूप से, हमारे द्वारा चुने गए किसी भी उद्देश्य के खिलाफ व्यवस्थित रूप से पहाड़ी पर चढ़ने की अनुमति देता है। और यही MAI-थिंकिंग-1 है। यह एक सामान्य उद्देश्य वाला, काफी तटस्थ, सोच वाला मॉडल है जो कोडिंग में बहुत अच्छा है। अब यह मोटे तौर पर ओपस 4.6 के बराबर है, कम से कम बेंचमार्क पर। हमने इसे बड़े पैमाने पर उत्पादन में तैनात नहीं किया है, इसलिए वहां अभी भी बहुत काम करना बाकी है। लेकिन यह एक बेहद मजबूत तर्ककर्ता है और इसने एआईएमई पर 97 प्रतिशत स्कोर किया है, जो कम से कम बेंचमार्क पर इसके तर्क प्रदर्शन का प्राथमिक उपाय है। यह निर्देशों का पालन करने में बहुत अच्छा है, और फिर लक्ष्य मूल रूप से इसे कई डेवलपर्स और उद्यमों के लिए उपलब्ध कराना है और उन्हें अपने उपयोग के मामलों के लिए इस पर चढ़ने की अनुमति देना है। हर किसी का एक प्रकार का थोड़ा अलग उद्देश्य होता है कि वे अपनी कंपनी में एजेंट बनाने की कोशिश करें और इसी तरह उनके उपयोग के मामले का समर्थन करें। एमएआई-थिंकिंग-1 के बारे में बात करते समय आपने जो बातें नोट की हैं उनमें से एक यह है कि आपने किसी भी मौजूदा मॉडल को डिस्टिल नहीं किया है, जो वास्तव में मुझे आश्चर्यचकित करता है, है ना? यह एक ऐसी चीज़ है जो आप कर सकते हैं। आपके पास OpenAI के IP तक पहुंच है। हर कोई हर चीज़ का आसवन कर रहा है। हमें अभी इस परीक्षण में पता चला कि ग्रोक कई मॉडलों से आसवित था। यहाँ आसवन क्यों नहीं करते? आगे क्यों नहीं कूदते? सीमा तक निश्चित रूप से बहुत सारे शॉर्टकट हैं, और यदि आप एक सुपर उच्च-गुणवत्ता वाला मॉडल लेते हैं, और आप अपने बेस मॉडल को उच्च-गुणवत्ता वाले निर्देशों, या उत्तरों, या एक बेहतर मॉडल से आउटपुट के साथ पॉलिश करते हैं, तो यह सच है कि मॉडल जल्दी से उस वितरण में फिट हो सकता है। लेकिन यह बहुत अस्पष्ट है कि वे उस शिक्षक से आगे निकल पाएंगे या नहीं। इसलिए, हमने दो कारणों से बहुत विचार-विमर्श किया है। पहला यह है कि हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हम अगले कुछ वर्षों में स्वयं सीमा निर्धारित करने के लिए शिक्षक से आगे निकल सकें। और दूसरा यह कि हम वास्तव में महान प्रयोगशालाओं में से एक का निर्माण करना चाहते हैं, और इसमें हमें कई साल लगेंगे, शायद अगले दो या तीन साल।  लेकिन, ऐसा करने के लिए, हमें यह दिखाने में सक्षम होना होगा कि हम वास्तव में प्रत्येक घटक का निर्माण स्वयं कर सकते हैं। हम दुनिया की सबसे बेहतरीन प्रतिभा को काम पर रख सकते हैं। हम किसी अन्य तीसरे पक्ष से पुन: कार्यान्वयन, प्रतिलिपि या आसवन के बजाय वास्तविक शोध के साथ सीमा को आगे बढ़ा सकते हैं।  हम एक महान स्थिति में हैं जहां हम वास्तव में सावधानीपूर्वक और सावधानीपूर्वक उस उद्देश्य को आगे बढ़ाने में सक्षम हैं, यह जानते हुए कि हमारे पास एंथ्रोपिक मॉडल खरीदने के लिए संसाधन हैं जहां वे सीमा से अधिक हैं। हमारे पास फाउंड्री के अंदर 11,000 विभिन्न मॉडल रखने के लिए संसाधन हैं, इसलिए हमारे प्रत्येक डेवलपर को शुद्ध वैकल्पिकता मिलती है। और निश्चित रूप से, हमारे पास ओपनएआई मॉडल को तैनात करने के लिए संसाधन हैं, जो स्पष्ट रूप से उत्कृष्ट हैं और आज सबसे आगे हैं।  यह आत्मनिर्भरता मिशन का एक स्वाभाविक हिस्सा है, और हमें वास्तव में उस पर पूर्ण सीमा तक पहुंचने में समय लगेगा। लेकिन मुझे लगता है कि हम एक बेहतरीन जगह पर हैं। हमने काफी प्रगति की है। यह एक बहुत ही मजबूत मॉडल है, और यह सिर्फ वह मॉडल नहीं है जिसे हमने जारी किया है। हमने एक साथ सात नए मॉडल जारी किए हैं। हमारा ट्रांसक्राइब मॉडल, उदाहरण के लिए, एमएआई-ट्रांसक्राइब-1.5 वस्तुतः दुनिया में नंबर एक है। यह किसी भी हाइपरस्केलर की तुलना में सबसे अधिक लागत प्रभावी है। यह सटीकता में सर्वोच्च है। हमारा छवि मॉडल अब दूसरे नंबर पर है। हमारा छवि संपादन मॉडल Google और OpenAI के ठीक पीछे तीसरे नंबर पर है। मुझे लगता है कि हम अपनी छवि और ऑडियो के मामले में बहुत आगे हैं। हमारा कोड मॉडल, कोडफ्लैश, अविश्वसनीय रूप से मजबूत है, वीएस कोड के लिए अनुकूलित है। और यह वास्तव में एक बेहतरीन मॉडल है जो सॉनेट 4.6 के बराबर है। तो यह वास्तव में इस समय एक महान स्थान पर है। क्या आसवन को लेकर कोई कानूनी या आईपी संबंधी चिंताएँ थीं? मैं जानता हूं कि यह दुनिया में एक जीवंत मुद्दा है: एंथ्रोपिक अन्य लोगों द्वारा उनके मॉडलों को डिस्टिल करने की शिकायत करते हैं। चीनी कंपनियों के डिस्टिलिंग मॉडल को लेकर चिंताएं हैं और क्या हमारे मौजूदा आईपी समझौते इसे कवर कर सकते हैं। क्या आपको इससे दूर रखने के लिए इनमें से कोई चिंता थी? ओह, हमने नहीं किया, लेकिन मुझे लगता है कि मैं समझता हूं कि बहुत से लोग निराश क्यों हो जाते हैं। एंथ्रोपिक बहुत निराश हो गया है, और एक्सएआई, और मेटा, और जाहिर है, ओपन सोर्स मॉडल, और इसी तरह के बारे में कुछ अफवाहें हैं, क्योंकि अनिवार्य रूप से, यह मूल रूप से आईपी ले रहा है, और ज्ञान जो एक अन्य टीम ने एक साथ रखा है, और फिर, सचमुच इसे अपने मॉडल में जबरदस्ती डालना है। मुझे लगता है कि यह एक छोटी अवधि की जीत है, और जैसा कि मैंने कहा, वास्तव में, हम प्रयोगशाला में एक संस्कृति बनाना चाहते हैं जहां हम अगली बड़ी सोच सफलता, या अगली बड़ी कोडिंग सफलता, या अगला बड़ा वास्तुशिल्प धक्का दे सकें। अभी, हम लूप्ड ट्रांसफार्मर के साथ प्रयोग कर रहे हैं, जो वर्तमान ट्रांसफार्मर पर थोड़ा अलग प्रकार है। क्षेत्र के बहुत से लोग भी इस पर नज़र रख रहे हैं। ऐसा लगता है कि कोई भी अभी तक उत्पादन में नहीं आया है। लेकिन, एक संस्कृति और एक ऐसी टीम बनाने के लिए जो वास्तव में सीमाओं को आगे बढ़ा सकती है, उन्हें जब भी जरूरत हो, पूर्ण स्टैक को समझना, अपनाना और बनाना होगा, और जब भी जरूरत हो तीसरे पक्ष की चीजों का उपयोग करना होगा। और उदाहरण के लिए, हमारे पेपर की तरह, बाकी साहित्य में सैकड़ों उद्धरण शामिल हैं, इसलिए यह उन सभी महान प्रकाशनों से वर्षों से सीखी गई हर चीज के बदले में क्षेत्र में एक योगदान है। क्या मैं आपसे पूछ सकता हूं - यदि आप डिस्टिलेशन के बारे में एंथ्रोपिक और एआई में अपने साथियों की निराशा को समझते हैं, तो क्या आप सभी एआई कंपनियों द्वारा इन मॉडलों को बनाने के लिए सामूहिक रूप से अपना काम खत्म करने के बारे में क्रिएटिव, प्रकाशकों और यूट्यूबर्स की निराशा को भी समझते हैं? क्योंकि वह हताशा बढ़ती ही जा रही है। हाँ। नहीं, मैं निराशा को समझता हूं। खुली वेब चुनौती वह है जिसके बारे में हमने पहले बात की है, और मैं इसे समझता हूं, और मैं देखता हूं कि लोग निराश हैं, और जाहिर है, यह अदालतों में बातचीत के माध्यम से अपना काम कर रहा है। और मैं देख रहा हूं कि लोग चीजों को ऑनलाइन डालते हैं, और ऑनलाइन रखे जाने पर अनुबंध के बारे में उनकी अलग-अलग अपेक्षाएं होती हैं, और यह एक पेचीदा मामला है। आपने बताया कि आपका सारा डेटा सावधानीपूर्वक संकलित किया गया था। क्या आपने उस सभी डेटा के लिए भुगतान किया है जिसका उपयोग आप नए मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कर रहे हैं? हम अपना बहुत सारा डेटा स्पष्ट रूप से सामान्य तरीके से खुले वेब से लेते हैं। सावधानी से क्यूरेट करने का मतलब है कि इसे सुरक्षा के लिए, गुणवत्ता के लिए, कुछ ओपन-सोर्स डेटासेट से तीसरे पक्ष की निर्भरता के लिए बेहद सावधानी से फ़िल्टर किया गया है, और इसे कई चीनी वंशों से दूर रखा गया है, जो मुझे लगता है कि बहुत अलग हैं। हमारे उद्यम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि जब वे किसी चीज़ का उत्पादन करें, तो वे हम पर भरोसा कर सकें कि हमने वास्तव में उनकी ज़रूरतों को ध्यान में रखते हुए इसे बनाया है। और मुझे लगता है कि यह बहुत, बहुत विचारशील होने, धैर्यवान होने और सभी विवरणों पर ध्यान देने के लाभों में से एक है। आपने उद्यम का उल्लेख किया। मुझे लगता है ये बहुत दिलचस्प है. माइक्रोसॉफ्ट वास्तव में बड़े पैमाने पर एंटरप्राइज़ एआई पर काम कर रहा है। मैं सीधे तौर पर एक्सबॉक्स की नई प्रमुख आशा शर्मा की ओर भी इशारा करूंगा, जो कई जगहों पर एआई से छुटकारा पा रही हैं और गेमर्स खुश हैं, है ना? उपभोक्ता क्षेत्र में एआई पर एक प्रतिक्रिया है, लेकिन उद्यम में दूसरी प्रतिक्रिया है। मुझे लगता है कि एआई उद्यम में उत्पाद-बाज़ार के जितना करीब है, आप एआई जितनी तेजी से कुछ भी बदल सकते हैं। डेटाबेस का एक समूह है जिसे निगम नियंत्रित करते हैं, और आप बस उन तक पहुंच सकते हैं, क्योंकि वे उन्हें नियंत्रित करते हैं। वह उनका डेटा है. दोहराने योग्य प्रक्रियाओं और कार्यों का एक समूह है, और पुरानी प्रणालियाँ हैं जिन्हें शायद मॉडल अधिक कुशलता से कर सकते हैं। उद्यम के लिए कुछ बहुत महत्वपूर्ण घटित हो रहा है। साथ ही, एआई के प्रति उपभोक्ताओं की नापसंदगी बढ़ती ही जा रही है। और मेरा तर्क यह है कि हमने महान उपभोक्ता एआई उत्पाद नहीं बनाये हैं। इस उद्योग ने उनका उत्पादन नहीं किया है. इसने उन्हें स्थानांतरित नहीं किया है. इसने यह स्पष्ट नहीं किया है कि यह सब इसके लायक है, कि खुले वेब से सभी डेटा का उपयोग करना, और लोगों के बड़े पैमाने पर दर्शकों के लिए प्रकाशन के अनुबंध को बदलना, इसलिए अब, इसका उपयोग प्रशिक्षण मॉडल के लिए किया जा रहा है जो निगमों को खरबों डॉलर का मूल्य प्रदान करेगा। ऐसा कोई उत्पाद नहीं है जो कहता हो कि यह इसके लायक है।  फिर से, सत्य नडेला ने हाल ही में एक्सियोस के साथ एक साक्षात्कार दिया, और उन्होंने कहा, "हमें इसके लिए सामाजिक अनुमति की आवश्यकता है। और जब तक हमारे पास यह नहीं है, जब तक हम वह मूल्य प्रदान नहीं करते, लोग इसी तरह महसूस करते रहेंगे।" हमने कॉलेज वक्ताओं को उलाहना देते देखा है। हमने देखा है कि डेटा सेंटरों पर प्रतिबंध लगा दिया गया है। क्या आपको लगता है कि कोई उपभोक्ता उत्पाद है जो इसके लायक है, जो प्रशिक्षण के बारे में चिंता के लायक है, जो डेटा केंद्रों के बारे में चिंता के लायक है?  वह आपका ध्यान था; अब आपका ध्यान उद्यम पर है। मैं कहूंगा कि प्रथम दृष्टया, ऐसा नहीं लगता कि माइक्रोसॉफ्ट की उपभोक्ता उत्पाद में अब कोई रुचि है। लेकिन, क्या आपको कोई ऐसा दिखता है जो इसके लायक है, या जिसे बनाया जा सकता है? मुझे यकीन नहीं है कि मैं आपसे सहमत हूं कि इससे उपभोक्ता के लिए कोई मूल्य नहीं रहा है। सभी चैटबॉट्स में, हर महीने अरबों लोग ऐसे होते हैं जो इससे अत्यधिक मूल्य प्राप्त कर रहे हैं। अब, बस एक पल के लिए, छोटे पैमाने के व्यवसाय के मालिक, या उस तरह की माँ के साथ थोड़ी सहानुभूति रखें जो होमवर्क में अपने बच्चे की मदद कर रही है, और अब बस एक संवादात्मक एआई की ओर रुख कर सकती है, और प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकती है, निर्देश प्राप्त कर सकती है, निबंध प्रश्न सेट करवा सकती है। बस यह प्रश्न पूछने में सक्षम होना कि मैं राजस्व कैसे उत्पन्न करूं? मैं नकदी प्रवाह का पूर्वानुमान कैसे लगाऊं? मुझे किस कॉलेज में आवेदन करना चाहिए? मेरा मतलब है, ये रोजमर्रा के कार्य हैं जो कुछ उच्च गुणवत्ता वाली तथ्यात्मक सलाह और जानकारी के साथ आ रहे हैं। इसलिए मैं वास्तव में इससे सहमत नहीं हूं कि लोगों को इन चीजों से लाभ नहीं मिल रहा है। मुझे लगता है वे हैं. मुझे लगता है कि मैं बहुत स्पष्ट रूप से यह तर्क दे सकता हूं कि उन्हें पर्याप्त लाभ नहीं मिल रहा है, है ना? ठीक है। वे ही कह रहे हैं कि हमारे पास अधिक डेटा केंद्र नहीं होने चाहिए। वे ही स्नातक भाषणों में एआई की आलोचना कर रहे हैं। मतदान स्पष्ट है, विशेष रूप से युवा लोग: जितना अधिक वे एआई का उपयोग करते हैं, उनके मन में इसके प्रति उतना ही अधिक विरोध होता है। यह हर एक सर्वेक्षण में स्पष्ट है। मैं यही तर्क दे रहा हूं - ऐसा नहीं है कि कोई मूल्य नहीं है, लेकिन मूल्य विनिमय पर्याप्त रूप से स्पष्ट नहीं है। हाँ। काफी उचित। मैं माइक्रोसॉफ्ट को बड़े खोज उत्पाद से दूर उद्यम की ओर विशेष रूप से धुरी में देख रहा हूं, बिंग का पुनर्निमाण जो Google को नाचने पर मजबूर कर देगा। वह खत्म हो गया है, और हम सभी उद्यम पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जहां मूल्य है। मैं बस सोच रहा हूं कि क्या उपभोक्ता के लिए यह सब इसके लायक बनाने के लिए पर्याप्त मूल्य है। मुझे लगता है कि जाहिर तौर पर काफी चिंता है। अगले पाँच से 10 वर्षों में क्या होने वाला है, इसके बारे में भारी मात्रा में अटकलें हैं। चाहे इसे विलक्षणता के रूप में तैयार किया गया हो या चाहे इसे नौकरी सर्वनाश के रूप में तैयार किया गया हो, ये सहायक फ्रेमिंग नहीं हैं। मुझे लगता है कि लोग डरे हुए हैं क्योंकि इसे ठीक से परिभाषित नहीं किया गया है और इसे अक्सर लोगों के सिर पर एक अपरिहार्य, खतरनाक भूरे बादल के रूप में देखा जाता है। मुझे लगता है कि मायने यह रखता है कि हम प्रौद्योगिकी के साथ क्या करते हैं। मुझे लगता है कि मैं लंबे समय से यह तर्क देता रहा हूं कि हमें मानव को पहले स्थान पर रखना होगा। क्षेत्र में कुछ लोगों ने वैज्ञानिक खोज को पहले स्थान पर रखा है या त्वरित बुद्धिमत्ता को रखा है जो आकाशगंगाओं आदि का पता लगा सकती है, और कहा कि यह अपरिहार्य है कि हमारे पास ये एआई होंगे जो हम सभी की तुलना में अधिक शक्तिशाली होंगे। मेरा मतलब है, यह लोगों के लिए स्वाभाविक रूप से डरावना है। और मुझे लगता है कि हमें मूल रूप से इसे दूसरे तरीके से पलटना होगा और कहना होगा कि विज्ञान और प्रौद्योगिकी का उद्देश्य हम सभी को स्वस्थ, स्मार्ट और खुश बनाना है। हज़ारों वर्षों के आविष्कार के बाद से हम एक प्रजाति के रूप में यही खोज कर रहे हैं, और यह वह परीक्षा है जिस पर हमें फिर से अधीक्षण लगाना चाहिए। और यदि यह उस परीक्षण में सफल नहीं होता है, तो मुझे लगता है कि लोग इसे अस्वीकार कर देंगे, और उनका इसे अस्वीकार करना सही होगा। मुझे लगता है कि अब अगले पांच वर्षों में हर किसी का ध्यान इस बात पर होगा कि यह मुझे कैसे स्वस्थ और खुश, अधिक स्मार्ट, अधिक सक्षम, अधिक उत्पादक बना रहा है? और यदि वह ऐसा नहीं कर रहा है, तो स्वाभाविक रूप से लोग क्रोधित होंगे, विरोध करेंगे और प्रतिक्रिया देंगे। मुझे नहीं लगता कि इसमें कुछ भी अप्रत्याशित है या इसमें कुछ भी गलत है - मुझे लगता है कि यह अपरिहार्य है। यही कारण है कि जिन चीजों के प्रति मैं कई वर्षों से जुनूनी रहा हूं उनमें से एक स्वास्थ्य देखभाल है। और अभी कुछ दिन पहले हमने मेयो क्लिनिक के साथ एक नई साझेदारी की घोषणा की। यह लगातार रिपोर्ट की जाने वाली दुनिया का नंबर एक अस्पताल है। उनके पास सभी तौर-तरीकों में उच्चतम गुणवत्ता वाले अनुदैर्ध्य रोगी रिकॉर्ड डेटासेट हैं। उनके पास सर्वोत्तम चिकित्सीय अभ्यास है। वे एक गैर-लाभकारी संस्था भी हैं, मुझे लगता है कि बहुत से लोगों को इसका एहसास नहीं है, उनके 65 प्रतिशत रोगी मेडिकेड पर हैं। लोग अक्सर उन्हें दुनिया में सबसे अच्छी देखभाल पाने के लिए उड़ान भरने वाले अंतरराष्ट्रीय सुपर अभिजात वर्ग के साथ जोड़ते हैं, लेकिन वास्तव में मेडिकेड पर उनका बहुमत है। वे हर जगह सर्वोत्तम स्वास्थ्य सेवा प्रदान करने के अविश्वसनीय मिशन के साथ एक अद्भुत संस्थान हैं। और अब हमारे पास उनके डेटा के साथ शुरू से ही सह-प्रशिक्षण, अपने मॉडलों के साथ, स्वास्थ्य के लिए एक बिल्कुल नया फाउंडेशन मॉडल, इसे अपने अस्पतालों में तैनात करने और उम्मीद है कि इसे दुनिया भर में ले जाकर सर्वोत्तम नैदानिक ​​​​देखभाल और स्वास्थ्य देखभाल प्रदान करने के लिए एक बहुत ही दीर्घकालिक साझेदारी है जिसे हम संभवतः अधिक से अधिक लोगों तक पहुंचा सकते हैं। इसलिए मैं मैदान में उतरा. मैं मूल रूप से इसी से प्रेरित था और इसी से मैं जुनूनी हूं। और मैं केवल उन चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकता हूं जो मुझे लगता है कि बदलाव लाने वाली हैं और जो लोगों की मदद करेंगी और हर किसी के लिए एक अच्छी विरासत छोड़ेंगी, और यही हम करने की कोशिश कर रहे हैं। मैं सराहना करता हूँ। मैं स्वास्थ्य देखभाल ढांचे की सराहना करता हूं, और मैं समझता हूं कि यह हर किसी का पसंदीदा क्यों है, है ना? विशेष रूप से अमेरिका में स्वास्थ्य सेवा, यदि आप इसे 10 प्रतिशत भी बेहतर बना सकते हैं, तो आपने बहुत से लोगों के जीवन को विशेष रूप से गहराई से प्रभावित किया होगा। बात यह है कि, मैं एक बहुत ही बुद्धिमान व्यक्ति को जानता हूं जिसका इन सबके प्रति आपसे बहुत अलग और बहुत अधिक आक्रामक दृष्टिकोण है। वह व्यक्ति आप ही हैं, चार महीने पहले। मुस्तफा सुलेमान ने चार महीने पहले फाइनेंशियल टाइम्स से यही कहा था: "जब आप कंप्यूटर पर बैठे हों तो सफेदपोश काम, चाहे वह वकील हो या अकाउंटेंट या प्रोजेक्ट मैनेजर, या मार्केटिंग व्यक्ति, उनमें से अधिकांश कार्य अगले 12 से 18 महीनों के भीतर एआई द्वारा पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगे।" चार महीने पहले की बात है. इसका मतलब है कि अब से एक साल बाद वकीलों, अकाउंटेंट, प्रोजेक्ट मैनेजर और मार्केटिंग से जुड़े लोगों के पास नौकरियां नहीं होंगी। उनकी नौकरियां स्वचालित हो जाएंगी. क्या वह अभी भी आपकी टाइमलाइन है? नहीं, नहीं, नहीं। एक सेकंड के लियॆ रोको। इसलिए मैंने उस उद्धरण में "कार्य" कहा जो आपने अभी कहा है। मैंने कहा कार्य. तो इसका मतलब नौकरी नहीं है. यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण अंतर है. श्रम अर्थशास्त्र में, किसी संगठन में किसी भूमिका या कार्य के उप-घटकों की एक संपूर्ण वर्गीकरण होती है। एक ईमेल भेजना, एक सहकर्मी के साथ बातचीत करना, एक पावरपॉइंट को एक साथ रखना - उप-कार्य तेजी से डिजिटलीकृत, स्वचालित हो जाएंगे, और हम मूल रूप से उनमें से अधिक से अधिक उत्पन्न कर सकते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि भूमिका ख़त्म हो जाएगी। इसका मतलब सिर्फ इतना है कि काम तेजी से और अधिक कुशलता से किया जा सकता है, जो कि आजकल अक्सर ऐसे काम होते हैं जो काफी रटे-रटाए होते हैं, काफी मैनुअल होते हैं, काफी श्रम-गहन होते हैं और काफी समय लेने वाले होते हैं। और इसलिए प्रौद्योगिकी की स्वाभाविक प्रगति आपके जीवन को अधिक सहजता के लिए आसान, तेज, कम घर्षण वाला बनाना है। जैसा कि हर कोई अक्सर शिकायत करता है, इससे आप, मैं और बाकी सभी लोग बहुत व्यस्त हो गए हैं। इसने वास्तव में हमें अधिक उपलब्ध कराया है, अधिक तनावग्रस्त बनाया है, और इसने हमें अधिक जानकारी दी है। इसलिए कार्यकुशलता के प्रतिशोधात्मक प्रभाव हमेशा होते हैं, जो मुझे लगता है कि लोग भूल जाते हैं। इसकी काफी संभावना है कि हम बहुत अधिक उत्पादक होने जा रहे हैं क्योंकि हम संकीर्ण प्रशासनिक छोटे-मोटे कार्यों को करने में कम समय खर्च करते हैं, और हमें रचनात्मक, निर्णय-केंद्रित चीजों को करने में अधिक समय बिताना होगा, जो अंततः बहुत अधिक मूल्य पैदा करते हैं। हम और भी तेजी से प्रयोग कर सकते हैं। इसलिए हम समानांतर रूप से कई चीज़ें आज़माने में सक्षम हैं क्योंकि निष्पादन की लागत कम होने वाली है। मेरे विचार से, इससे चीजों की समग्र गुणवत्ता में वृद्धि होने की संभावना है, क्योंकि हम और अधिक परिकल्पनाओं को आजमाने जा रहे हैं, चाहे वह पत्रकारिता में हो या व्यवसाय में या जो कुछ भी हम करते हैं उसमें। मुझे लगता है कि नौकरियों और कार्यों के बीच एक स्वाभाविक गलतफहमी के कारण इसे संदर्भ से थोड़ा बाहर ले जाया गया है, लेकिन फिर भी, आप मुझ पर पलटवार कर सकते हैं और कह सकते हैं, "ठीक है, फिर पांच या 10 या 15 वर्षों में परिदृश्य कैसा दिखता है?" और मुझे लगता है कि हमें यहीं लौटना होगा- दरअसल, मैं उस तरह से आप पर दबाव नहीं डालने जा रहा हूं। मैं एक बहुत ही विशिष्ट तरीके से पीछे धकेलने जा रहा हूँ। और मुझे एहसास हुआ कि यह आपका उद्धरण है और आप कह रहे हैं कि इसका गलत अर्थ निकाला गया। मैं बस इस शाब्दिक वाक्य को देख रहा हूं, और कार्यों और उप-कार्यों के बीच कोई अंतर नहीं है। यह है, “सफ़ेदपोशों का काम।” ” उदाहरण वकील, अकाउंटेंट, प्रोजेक्ट मैनेजर, मार्केटिंग व्यक्ति हैं, और फिर आपने कहा, "इनमें से अधिकांश कार्य अगले 12 से 18 महीनों के भीतर एआई द्वारा पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगे।" वहाँ उप-कार्यों का कोई भेद नहीं है। आप कह रहे हैं कि अधिकांश वकीलों का काम पूरी तरह से स्वचालित हो जाएगा और कानून का अभ्यास एक वर्ष के भीतर पूरी तरह से अलग दिखेगा, यहां तक कि उस उद्धरण के शब्दों से भी। और मैं सिर्फ इतना कह रहा हूं, क्या आप अभी भी उस समयरेखा पर हैं, कि एक वकील होना पूरी तरह से अलग दिखेगा क्योंकि एजेंट वह सब कुछ करने के लिए इधर-उधर भाग रहे होंगे जो हम पहले कर रहे थे? खैर, अधिकांश कार्यों का मतलब वह काम है जो आप अपना समग्र काम पूरा करने के लिए करते हैं, और मुझे लगता है कि यह आपको अपने काम के अधिक मानवीय और अधिक निर्णय वाले हिस्सों को करने के लिए मुक्त कर देगा। इसमें एक बहुत ही महत्वपूर्ण अंतर है... नौकरियाँ और भूमिकाएँ व्यापक श्रेणी हैं, और कार्य उसके घटक हैं। और यह साहित्य में, श्रम बाजार अर्थशास्त्र में, कई दशकों से एक स्थापित परिभाषा है। यह शायद फाइनेंशियल टाइम्स के लिए भी बहुत बारीक था, लेकिन फिर भी, इरादा यही था। अब मुझे लगता है कि एक महत्वपूर्ण प्रश्न है: दीर्घावधि में यह हमें कहां छोड़ता है? और यह चुनौतीपूर्ण होने जा रहा है, इस तरह की और भी चीज़ों की तरह... हम समय-सीमा को लेकर विवाद कर सकते हैं कि क्या यह कुछ साल है या क्या यह एक दशक है, या क्या यह 20 साल है, लेकिन वास्तविकता यह है कि हम इस काम, कार्यों, नौकरियों, भूमिकाओं, गतिविधि और वह सब कुछ जो हम करते हैं, को अधिक से अधिक स्वचालित करने जा रहे हैं। और इसलिए जो बात अधिक मायने रखती है वह है इन प्रौद्योगिकियों के इर्द-गिर्द हम जो शासन व्यवस्था लागू करते हैं वह है। वे किसके प्रति जवाबदेह हैं? उनका मालिक कौन है? फीडबैक लूप क्या हैं जो यह सुनिश्चित करने के लिए घर्षण को विनियमित और पेश करते हैं कि वे वास्तव में लोगों की सेवा करते हैं? मेरा मतलब है, मैंने चार या पांच महीने पहले सीधे तौर पर मानवतावादी अधीक्षण पर एक निबंध लिखा था, जिसे मैं मूल रूप से एक उत्तर सितारा मानता हूं, शायद यह एक रूपरेखा नहीं है, लेकिन सिद्धांतों का एक सेट है जो मूल रूप से कहता है कि प्रौद्योगिकी हमारी सेवा करने के लिए यहां है। यही वह परीक्षा है जिसका हमें सामना करना चाहिए। यह वह परीक्षा है जिसका लोगों ने परीक्षण किया है। यह वह परीक्षण है जिसकी हम Microsoft में परवाह करते हैं। मुझे लगता है कि अधिक से अधिक हर किसी को वास्तव में उस प्रश्न पर ध्यान केंद्रित करना होगा, क्योंकि यह जबरदस्त मात्रा में अच्छाई प्रदान करने जा रहा है, और हम चाहते हैं कि वह ऐसा करना जारी रखे, लेकिन हम चाहते हैं कि वह इसे इस तरह से करे जिससे संक्रमणकालीन अवधि के दौरान हास्यास्पद मात्रा में अस्थिरता पैदा न हो। मुझे आप पर विश्वास है. मुझे पता है कि आप लंबे समय से इस चीज़ के बारे में सोच रहे हैं, लेकिन मैं उस तरीके से प्रतिक्रिया देने जा रहा हूं जैसे मुझे पता है कि मेरे दर्शक मुझसे प्रतिक्रिया चाहते हैं, क्योंकि मैं इसे हर समय उनसे सुनता हूं। और ऐसा लगता है कि यह पूरा उद्योग - आप, हर कोई शामिल है - "हम सभी नौकरियों को बदलने जा रहे हैं" पर काम कर रहे हैं और वास्तव में बड़े पैमाने पर क्षमता वाले डेटा केंद्रों का निर्माण तेज कर दिया है, और बड़े वादों के बावजूद बहुत सारे संसाधनों की मांग कर रहे हैं। राजनीतिक धक्का-मुक्की हुई और अब सभी के रुख नरम हो गए हैं। और आप कह रहे हैं कि ऐसा नहीं है कि सभी नौकरियाँ ख़त्म हो रही हैं, हमें नौकरियों पर पुनर्विचार करना होगा, इस उद्योग के अन्य सभी सीईओ इसी तरह की बातें कह रहे हैं, और स्वास्थ्य सेवा के बारे में बात कर रहे हैं, जो अब हर बार सामने आता है। मैं सोच रहा हूं कि क्या उस राजनीतिक प्रतिवाद ने वास्तव में आपके इस बारे में बात करने के तरीके को बदल दिया है। आपके कई साथी हैं जो सोचते हैं कि एआई में केवल एक विपणन समस्या है, कि इसे पर्याप्त प्रभावी ढंग से संप्रेषित नहीं किया गया है, और उन्हें एआई के लाभों को अधिक प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के लिए पॉडकास्ट पर करोड़ों डॉलर खर्च करने चाहिए। यह एक वास्तविक चीज़ है जो इस उद्योग में हो रही है। क्या आपको लगता है कि एआई में केवल एक विपणन समस्या है और राजनीतिक दबाव ने इस विपणन समस्या के प्रति आपकी आंखें खोल दी हैं, या क्या आपको लगता है कि कुछ और भी चल रहा है? वहां प्रश्नों की एक शृंखला है. पहला, मैं वास्तव में क्या सोचता और विश्वास करता हूं, और क्या यह पिछले छह महीनों में बदल गया है? उत्तर है नहीं. मैंने इस बारे में तीन साल पहले एक बहुत ही विस्तृत पुस्तक लिखी थी, समय से बहुत पहले, जिसमें वर्तमान में हो रही कई चीजों के बारे में चेतावनी दी गई थी, और ऐसा स्पष्ट रूप से निगरानी, ​​​​शक्ति की एकाग्रता, धन की एकाग्रता, राज्य की मध्यस्थता के विघटन, लोकतंत्र के लिए खतरों के जबरदस्त जोखिमों को सामने रखने के लिए किया गया था। और मानव की प्रकृति के लिए खतरों के बारे में भी और कुछ अर्थों में सिलिकॉन के इन बिल्कुल नए रूपों के आगमन के संदर्भ में एक व्यक्ति होने का क्या मतलब है। मैं इस पर काम कर रहा हूं... और यह विचार कि मेरी स्वास्थ्य देखभाल में रुचि पैन में एक फ्लैश की तरह है, जो कि डेटा केंद्रों पर प्रतिक्रियाओं का एक कार्य है और इसी तरह, मेरा मतलब है, मैं एक दशक से अधिक समय से स्वास्थ्य देखभाल पर काम कर रहा हूं। मैंने रेडियोलॉजी, मैमोग्राफी और पैथोलॉजी, कई अन्य क्षेत्रों, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के क्षेत्र में कुछ अत्याधुनिक सफलताओं, योगदान पर कई बार जोर दिया। इसलिए मेरा हमेशा से मानना ​​रहा है कि प्रौद्योगिकी का उद्देश्य हमें स्वस्थ और खुशहाल बनाना है। और ये वो चीजें हैं जिन पर मैं काम करना चुनता हूं और अपना समय लगाता हूं। क्या उद्योग में प्रतिष्ठा और पीआर समस्या है? मेरा मतलब है, मुझे लगता है कि यह बिल्कुल स्पष्ट है कि लोग बहुत चिंतित हैं, वे बहुत निराश हैं, और अगले कुछ वर्षों में इस पर बहुत अधिक ध्यान दिया जाएगा, यह समझ में आता है। मुझे लगता है कि हम जो कर सकते हैं वह उन चीजों के लिए जवाबदेही लेना है जो हम बनाते हैं, जिस तरह से हम उन्हें बनाते हैं, जो निर्णय हम दुनिया में प्रौद्योगिकी के प्रकारों को पेश करने के लिए करते हैं, और जिस प्रकार की समस्याओं पर हम काम करना चुनते हैं, जैसे कि हम मेयो क्लिनिक के साथ कर रहे हैं। वैसे, मैं यह कहना और इंगित करना चाहता हूं कि मुझे लगता है कि आप और मैं पहली बार माइक्रोसॉफ्ट में शामिल होने से पहले मिले थे और बात की थी। उस किताब के आने के तुरंत बाद हमने एक साथ एक पैनल बनाया। यह पूछने में मुझे सहजता होने का एक कारण यह है कि मैं जानता हूं कि आप इस बारे में लंबे समय से सोच रहे हैं और मुझे उस पुस्तक के बारे में पता है। मुझे लगता है कि मेरे लिए सवाल यह है कि क्या उद्योग ने समग्र रूप से उस लापरवाही को दूर करने के लिए प्रदान किए जाने वाले मूल्य की कुल मात्रा को गलत बताया है, जिस पर लोग अब प्रतिक्रिया कर रहे हैं, संसाधनों की मांग कर रहे हैं, जिस पर लोग अब प्रतिक्रिया कर रहे हैं।  आप नए मॉडल बना रहे हैं। संभवतः Microsoft के अंदर एक समझौता है कि हम अपने ग्राहकों से पैसे वसूलने के लिए मौजूदा Azure फ़ुटप्रिंट का उपयोग कर सकते हैं, या हम नए मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पैसा खर्च कर सकते हैं, और ऐसा लगता है कि लोग अपने समुदायों में संसाधनों के बारे में उसी तरह की बातचीत कर रहे हैं, चाहे हमें नई AI बनाने के लिए मौजूदा ऊर्जा फ़ुटप्रिंट का उपयोग करना चाहिए या कुछ और करना चाहिए जो तुरंत अधिक मूल्यवान हो सकता है। आप उस सब के बारे में क्या सोचते हैं? आप इस उद्योग के नेताओं में से एक हैं। आप सबसे अधिक बदलाव लाने वाली कंपनियों के साथ सबसे आगे रहना चाहते हैं। आप उन संसाधनों को इस तरह से मांगने के बारे में कैसे सोचते हैं जो न केवल भविष्य के परिणामों का वादा करता है, बल्कि समुदायों को तुरंत लाभ भी प्रदान करता है जिससे लोग चाहते हैं कि आप वहां रहें? मुझे बहुत गर्व है कि माइक्रोसॉफ्ट अपने नेट-शून्य लक्ष्य पर कायम है। हमारे सभी नए डेटा सेंटर लिक्विड-कूल्ड हैं। इसका मतलब यह है कि वे छह साल की अवधि के लिए एक रेस्तरां के बराबर पानी का उपयोग करते हैं। यह एक स्विमिंग पूल की तरह है जो पानी से भर जाता है, और फिर यह सिस्टम को प्रसारित करता है। वे सभी बिजली की खपत के मामले में काफी हद तक नवीकरणीय हैं। इसलिए मुझे लगता है कि इस तरह की प्रतिबद्धताएं, उदाहरण के लिए, हमने यह सुनिश्चित करने के लिए हाल ही में एक प्रतिबद्धता बनाई है कि हमारे डेटा केंद्रों द्वारा बिजली की मांग में बदलाव से प्रभावित स्थानीय समुदायों को मुआवजा दिया जाए और संरक्षित किया जाए ताकि उनकी कीमतों, उनके ऊर्जा बिलों में बढ़ोतरी न हो। मुझे लगता है कि माइक्रोसॉफ्ट इस प्रकार की चीजें करता है और समुदायों के परिणामों पर वास्तव में ध्यान देने के लिए एक जिम्मेदार कंपनी के रूप में ऐसा करना जारी रख सकता है। मुझे लगता है कि दूसरी तरफ, परिवर्तन इसलिए होता है क्योंकि लोग हर स्तर पर भाग लेते हैं। कंपनियों के अंदर के लोगों को अलग-अलग निर्णय लेने पड़ते हैं। जो लोग विरोध करते हैं और अभियान चलाते हैं उन्हें निर्णय लेना होता है, और बाहर जाकर अपनी आवाज सुनाने और राजनीतिक प्रक्रिया में शामिल होने का प्रयास करना होता है। और इसी तरह हम एक प्रजाति के रूप में सामूहिक रूप से विकसित होते हैं और चीजों को आगे बढ़ाते हैं।  और महीने-दर-महीने, तिमाही-दर-तिमाही, ऐसा महसूस होता है कि हम सभी एक-दूसरे के साथ मतभेद में हैं, लेकिन जब आप दशक-दर-दशक पीछे देखते हैं, तो हम सभी प्रकार के विभिन्न प्रोत्साहनों के इस सामूहिक अजीब प्रकार के जाल की तरह होते हैं जो वास्तव में चीजों को सही दिशा में ले जा रहे हैं। मुझे लगता है कि तमाम चिंताओं और ध्रुवीकरण के बावजूद, हम वास्तव में ऐसा कुछ बना रहे हैं जो हमारी प्रजातियों को अधिक स्वस्थ, अधिक खुशहाल और अधिक सक्षम बनाएगा।  मुझे लगता है कि हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि हमें वहां जाते समय सही रास्ता मिले क्योंकि वहां बहुत सारे नुकसान और रास्ते हैं जिससे यह गलत हो सकता है, लेकिन सही रास्ते में लोगों को अपनी आवाज सुनाना और उस पर प्रतिक्रिया और प्रतिक्रिया के आधार पर लोगों को रास्ता बदलना शामिल है। इसलिए मुझे लगता है कि यह अच्छी बात है कि ऐसा हो रहा है, और यह प्रक्रिया इच्छानुसार काम कर रही है। मुझे आपसे इसके उद्यम पक्ष के बारे में पूछना है। हमने उपभोक्ता पक्ष और लोग कैसा महसूस करते हैं, इस पर काफी समय बिताया। उद्यम पक्ष पर, हम देख रहे हैं कि कंपनियों का एक समूह यह पता लगा रहा है कि ये उपकरण वास्तव में कितने मूल्यवान हैं, है ना? अमेज़ॅन ने मूल रूप से एक लीडरबोर्ड को हटा दिया क्योंकि लोग ज़रूरत से ज़्यादा टोकन का उपयोग करने के लिए धोखाधड़ी कर रहे थे। हमने देखा है कि कुछ कंपनियाँ अपना सांकेतिक बजट उड़ा देती हैं। मुझे लगता है कि उबर ने अपने कदम पीछे खींच लिए हैं क्योंकि उन्होंने वर्ष के लिए अपने टोकन आवंटन को पूरा कर लिया है और उन्हें इससे कोई मूल्य नहीं दिख रहा है। आप अभी इसके उस पक्ष के बारे में क्या सोचते हैं, जहां उद्यम में इतना उत्साह और बदलाव की इतनी इच्छा है, जहां, विशेष रूप से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, कम से कम कुछ लोग आनंद ले रहे हैं, और हो सकता है कि कुछ अन्य लोग पूर्ण अस्तित्व संकट का सामना कर रहे हों, लेकिन कुछ लोग आनंद ले रहे हैं, और मूल्य अभी भी महसूस नहीं किया गया है, है ना? या हम यह देखना शुरू कर रहे हैं कि शुद्ध टोकन-अधिकतम वास्तव में उसी प्रकार का मूल्य प्रदान नहीं करता है जिसकी आप अपेक्षा करते हैं। आप वहां उपयोग के बारे में क्या सोचते हैं? क्योंकि हो सकता है कि अगर आप इसे उद्यम में साबित कर दें, तो यह वास्तव में अन्य तरीकों से सामने आएगा। मुझे लगता है कि अलग-अलग लोग अलग-अलग चीजें रिपोर्ट करते हैं। तो स्पष्ट रूप से ऐसे कुछ उदाहरण हैं जहां लोग कोडिंग मॉडल का अत्यधिक उपयोग कर रहे हैं, बेकार कोड, बेकार टोकन उत्पन्न कर रहे हैं, लेकिन ऐसे कई लोग हैं जिनका काम और प्रभाव इसके द्वारा पूरी तरह से बदल दिया गया है, है ना? मेरा मतलब है, इसमें कोई संदेह नहीं है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उद्योग पर इसका व्यापक लाभकारी प्रभाव पड़ा है। मेरा मतलब है, हम पूरे स्टैक में बहुत अधिक गुणवत्ता वाला, बहुत तेज़ कोड तैयार कर रहे हैं। और इसलिए हाँ, मुझे लगता है कि स्पष्ट रूप से ऐसे कुछ लोगों के उदाहरण हैं जिन्होंने शायद गलतियाँ कीं, सही टोकन बजट निर्धारित नहीं किया। रास्ते में गलतियाँ होंगी। मुझे नहीं लगता कि यह कोई संकेत है कि गोद नहीं लिया जा रहा है या लोग मूल्य नहीं देखते हैं। मेरा मतलब है, जहां मैं बैठा हूं वहां का मूल्य अविश्वसनीय है। बहुत से लोग हर दिन मुझसे कहते हैं कि इससे उनके कार्य उत्पादन और उत्पादकता में बदलाव आ रहा है।  मुझे लगता है कि दूसरी बात यह कहनी चाहिए कि जैसे-जैसे ये चीजें उछाल के साथ घटित होती हैं, एक प्रकार की ऊर्जा का प्रवाह होता है। यह थोड़ा झागदार हो जाता है। लोग कुछ महीनों बाद पीछे हट जाते हैं और उन्हें एहसास होता है कि वास्तव में वह बात नहीं है, और फिर वे थोड़ी अलग दिशा में चले जाते हैं। तो यह थोड़ा घुमावदार और जैविक है, और मुझे लगता है कि यह अपरिहार्य है। बहुत उत्साह है, इसलिए लोग ट्विटर आदि पर बड़े-बड़े दावे करते हैं, लेकिन वास्तव में प्रगति की स्थिर प्रगति बहुत, बहुत रैखिक और निरंतर दिखती है। मैं कुल मिलाकर इससे सहमत हूं. जहां यह मुझे रैखिक नहीं लगता वह कंप्यूटर के फॉर्म कारकों में है, है ना? पिछले 10 वर्षों में किसी भी समय की तुलना में इस समय शायद अधिक फॉर्म फैक्टर प्रयोग हो रहा है। हम कम से कम पिछले 10 वर्षों से ज्यादातर स्मार्टफोन पर ही टिके हुए हैं। हम अलग-अलग एआई वियरेबल्स देख रहे हैं, जहां चश्मा हर किसी का पसंदीदा उपकरण हो सकता है। मुझे शंका है। माइक्रोसॉफ्ट ने बिल्ड में कुछ नए डिवाइस दिखाए। वहाँ एक बैज था जो एक एजेंट को नियंत्रित करता है और छोटा, बेहतर शब्द की कमी के कारण, चुम्बी, छोटी डेस्कटॉप-अनुकूल चीज़ जो एक एजेंट को नियंत्रित करती है। मैं चुम्बी का बहुत बड़ा प्रशंसक था। मैंने अपने करियर की शुरुआत एनगैजेट के लिए चुम्बीज़ के बारे में लिखना शुरू किया। यह पहली चीज़ थी जो मन में आई। मेरे लिए वे सभी, मैं उन्हें देखता हूं, और सोचता हूं, गणना कहां रहती है? तर्क कहाँ रहता है? यह अब एक तरह से प्रगति का रैखिक मार्च नहीं है। यदि मेरी सारी कंप्यूटिंग क्लाउड में, क्लाउड-आधारित अनुप्रयोगों पर होती है, और यह सिर्फ एजेंट हैं जो क्लाउड में कहीं और संग्रहीत डेटा के लिए इधर-उधर भाग रहे हैं, और मुझे निर्देश जारी करने के लिए डोरी पर एक क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता है, जो कंप्यूटिंग की पूरी वास्तुकला को बदल देता है। यदि हम सभी के पास स्मार्टफोन न हों तो यह आधुनिक सभ्यता की संपूर्ण वास्तुकला को कई मायनों में बदल सकता है। उसके बारे में आप क्या सोचते हैं? वह कहाँ जा रहा है? क्या यह पकड़ने योग्य है, या यह एक मिश्रित दृष्टिकोण होगा? आप उपयुक्त अंतिम चरण कहाँ देखते हैं? यह बहुत रुचिपुरण है। मुझे लगता है कि दोनों चीजें एक ही समय पर होने वाली हैं.' किनारा और अधिक शक्तिशाली होने जा रहा है, और क्लाउड अभी भी सबसे बड़े मॉडलों का प्राथमिक चालक बना रहेगा। और इसलिए, तेजी से, आपका एजेंट यह जानने के लिए पर्याप्त स्मार्ट हो जाएगा कि वह इस सवाल का जवाब दे सकता है कि डिवाइस पर फ्रांस की राजधानी क्या है, चाहे वह आपके चश्मे पर हो, रिस्टबैंड पर हो, आपके बैज पर हो या आपके ईयरपॉड पर हो। और तब उसे पता चलेगा जब वह नहीं जानता होगा। उसे पता चल जाएगा कि यह वास्तव में एक बहुत ही जटिल प्रश्न है, या यह एक ऐसी क्रिया है जिसके लिए चरणों के अनुक्रमों का एक पूरा समूह उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, या इसके लिए उपन्यास कोड लिखने की आवश्यकता होती है, और यह क्लाउड में बदल जाएगा। इसलिए इस प्रकार की स्विचिंग हाइब्रिड चीज़ अत्यधिक महत्वपूर्ण होने वाली है।  दूसरी चीज़ जो हमने पिछले तीन या चार महीनों में पहले ही देखी है, वह यह है कि हमारे पास काफी शक्तिशाली स्थानीय मशीनें हो सकती हैं जो एसिंक बैकग्राउंड प्रोसेसिंग कर सकती हैं। यदि आपको आवश्यकता हो तो वे लगातार सिस्टम की निगरानी कर सकते हैं। वे ऐसे कार्य कर सकते हैं जिनमें 10 घंटे लग सकते हैं और वे सुपर कंप्यूटर में होने की तुलना में कहीं अधिक, बहुत धीमी गति से चल सकते हैं। तो स्वाभाविक रूप से, जब हम मांग से भर जाते हैं, तो वह मांग संतुष्ट होने के लिए बहुत सारे कोने और खालियां ढूंढ लेती है।  मैं वास्तव में उस बैज से बहुत उत्साहित हूं जो हम बना रहे हैं। यह बहुत बढ़िया है. यह एक ऐसी तकनीक है जो मूल रूप से एक प्रमुख कंपनी में हर किसी के पास होती है। यह 25 या 30 वर्षों में विकसित नहीं हुआ है। हमें तो इसे पहनना ही है. यह कंपनी द्वारा स्वयं, सिस्टम प्रशासक द्वारा प्रदान किया जाता है। तो, इसे समतल करना और वास्तव में इसे एक बहुत अच्छा खुला मंच बनाना जो प्रोग्राम करने योग्य हो और जिसे अन्य लोग इसके शीर्ष पर बना सकें, मुझे लगता है कि यह एक अच्छा विचार है। मुझे लगता है ये काम करेगा. इसलिए मैं इससे बहुत उत्साहित हूं. जो चीज़ मुझे प्रभावित करती है वह यह है कि ऐसा कोई तरीका नहीं है जिससे आप किसी बैज में उच्च-शक्ति वाले स्थानीय कंप्यूटर का एक समूह रख सकें। इसका तात्पर्य यह है कि सारा हिसाब-किताब कहीं और है। नहीं, आपके पास निश्चित रूप से कुछ स्थानीय गणनाएँ होंगी। आपके पास एक स्थानीय क्लासिफायरियर होगा जैसा कि आप इस समय अपने ईयरबड्स पर करते हैं। आपके पास स्थानीय क्लासिफायर होंगे। इसमें जागृत शब्द होंगे। इसका अपना कैमरा होगा. तो मुझे लगता है कि ये चीजें प्रसंस्करण शक्ति के लिए जहाज बनने जा रही हैं जो अंत बिंदु तक जाने के लिए तेजी से कम शक्तिशाली उपकरणों की एक नेस्टेड श्रृंखला में होती है। क्या आपको लगता है कि फ़ोन का कोई भविष्य है? मेरा मतलब है, बिल्ड Google IO और Apple के WWDC के ठीक बीच में है। ये बड़ी कंपनियाँ हैं जो फ़ोन प्लेटफ़ॉर्म को नियंत्रित करती हैं। उन्हें इस बारे में बात करना अच्छा लगता है कि फ़ोन प्लेटफ़ॉर्म कैसे केंद्र में रहेंगे। मैं कई लोगों से जो तर्क सुनता हूं वह यह है कि, वास्तव में, एआई एक प्लेटफ़ॉर्म बदलाव है जो फोन को पूरी तरह से विस्थापित कर सकता है। मुझे लगता है कि प्रौद्योगिकी का इतिहास हमें सिखाता है कि मूल रूप से जैसे-जैसे चीजें अधिक उपयोगी होती जाती हैं, वे सस्ती होती जाती हैं, उनका प्रसार होता है, और वे प्रौद्योगिकी के नए उपयोग को जन्म देती हैं। इसलिए मुझे लगता है कि हम फोन के इतने आदी हो गए हैं कि हर कोई यह मान लेता है कि यह शेष इतिहास के लिए एक एंकर डिवाइस होने जा रहा है। लेकिन वास्तव में, मुझे लगता है कि आपके फोन की कई विशेषताएं और कार्यक्षमताएं विघटित हो जाएंगी, टूट जाएंगी और छोटे उपकरणों पर संग्रहीत हो जाएंगी। मेरी राय में, अभी फ़ोन जो प्राथमिक कार्य कर रहा है, वह सत्यापन है।  यह आपके आईडी कार्ड के रूप में कार्य करता है, आपके चेहरे की पहचान करके आपको विभिन्न वातावरणों में जाने के लिए अधिकृत करता है। मुझे लगता है कि आप अच्छी तरह से कल्पना कर सकते हैं कि यह एक बहुत सस्ता, छोटा, सुरक्षित उपकरण है, जो आपको आपके फोन से डिस्कनेक्ट कर देता है। और फिर संचार आवाज के माध्यम से या यहां तक ​​​​कि परिवेश सेंसर की एक श्रृंखला के माध्यम से होता है जहां आपका एआई वास्तव में किसी डिवाइस पर नहीं रहता है। यह वास्तव में आपके साथ ही है, चाहे आप कहीं भी हों, बाथरूम के दर्पण पर दिखाई दे रहा हो, चाहे वह कहीं भी हो।  मुझे लगता है कि यह ऐसा है जैसे आप इसकी अधिक गहन अनुभूति की कल्पना कर सकते हैं। अगले तीन से पाँच वर्षों में नहीं, लेकिन बहुत आगे की सोच रहा हूँ। और मुझे लगता है कि एजेंटों की उस एन्क्रिप्टेड लेकिन वितरित उपस्थिति का समर्थन करने वाला बुनियादी ढांचा संभवतः 2030 के दशक में उभरने वाला है। मैं आपसे समापन के लिए दो अंतिम प्रश्न पूछना चाहता हूँ। आपने बताया कि यह वही वास्तुकला है जिसका हम उपयोग कर रहे हैं। मेरे पास इस बारे में बहुत सारे खुले प्रश्न हैं कि क्या एलएलएम एजीआई का मार्ग है, और जो बात मैं इंगित करना चाहूंगा वह यह है कि वे वास्तव में कुछ भी नहीं जानते हैं। इस बिंदु पर, यहां तक ​​कि माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च भी इंगित कर रहा है कि [ये मॉडल] कुछ भी नहीं जानते हैं, और इससे कुछ प्रकार के अनुप्रयोगों में कुछ प्रकार की गलतियाँ होती हैं। क्या एलएलएम एजीआई या अधीक्षण का मार्ग है? देखिए, मुझे लगता है कि हमें शायद कुछ और बड़ी सफलताओं की जरूरत है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हम अगले कुछ वर्षों में प्रदर्शन सुधार में मंदी देखेंगे, जो मुझे लगता है कि लोगों के लिए समझ पाना एक कठिन अंतर है। कहने वाली बात यह है कि अधिकांश कार्यों में मानव-स्तर का प्रदर्शन अभी भी अधीक्षण से बहुत दूर है। एक सुपरइंटेलिजेंस एक सामान्य-उद्देश्य वाला शिक्षार्थी है जो मूल रूप से एक बिल्कुल नए डोमेन को तुरंत समझ सकता है जो वितरण से बाहर है। इसलिए इसे नए माहौल में शुरू से सीखने में सक्षम होना चाहिए, क्योंकि इसमें मूल्यवान ज्ञान, वैचारिक ज्ञान का संग्रहीत प्रतिनिधित्व है। और फिलहाल हमने वास्तव में इसका पूरी तरह से परीक्षण नहीं किया है। एजेंट सामान्य प्रयोजन नहीं हैं। हालाँकि वे व्यापक हैं और अक्सर एकीकृत होते हैं, फिर भी वे डोमेन-विशिष्ट होते हैं। हम उन्हें चैट के लिए उपयोग कर रहे हैं, हम उन्हें कोडिंग के लिए उपयोग कर रहे हैं, हम उन्हें छवि या ऑडियो के लिए उपयोग कर रहे हैं। अब जाहिर है, एक इंसान के रूप में, हम कई अन्य कार्य करते हैं जो कहीं अधिक व्यापक हैं। मुझे लगता है कि इसीलिए लोग विश्व मॉडल और बहुत अधिक गहन, वास्तविक दुनिया के इंटरैक्टिव एजेंटों पर जोर दे रहे हैं जो एक दिन के दौरान मेरे द्वारा किए गए कार्यों या अनुभवों का पूर्ण वितरण देखते हैं। मुझे लगता है कि यह हमें अगले तीन वर्षों में बहुत लंबा रास्ता तय करने के लिए पर्याप्त है, गणना के परिमाण के अगले तीन आदेश, और फिर भी उससे परे पूर्ण अधीक्षण अभी भी एक खुला प्रश्न है कि क्या एलएलएम पर्याप्त हैं या हमें अन्य चीजों की आवश्यकता है। मुझे लगता है कि यह बिल्कुल सच नहीं है कि वे कुछ नहीं जानते या उनके पास ज्ञान नहीं है। वे स्पष्ट रूप से ज्ञान का भंडार हैं। वे ज्ञान का अत्यधिक संकुचित प्रतिनिधित्व हैं। वे इसे पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस से अलग तरीके से बहुत अधिक तरल, लचीले, अमूर्त तरीके से करते हैं जो वास्तव में बहुत उपयोगी है। हम आंतरिक प्रतिनिधित्व में वह अस्पष्टता चाहते हैं।  और, तेजी से, वे पारंपरिक उपकरणों का उपयोग करना सीख रहे हैं। थोड़ी सी समझने वाली दूसरी बात यह हो सकती है कि तंत्रिका नेटवर्क ज्ञान के मौजूदा भंडार और डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में कहीं और बनाए गए मौजूदा टूल के साथ मिलकर इसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए बूटस्ट्रैप करने के लिए पर्याप्त है। तो बहुत सारे अत्यधिक मूल्यवान, अत्यधिक प्रभावी टुकड़े पहले से ही मेज पर हैं, जो अगले कुछ वर्षों में एक साथ जुड़ने की प्रक्रिया में हैं। और मुझे लगता है कि यह उस प्रगति को आगे बढ़ाएगा जिसके बारे में हम सभी उत्साहित हैं। एक चीज़ जो मुझे लगता है कि इस समय उद्योग में बहुत मज़ेदार है, वह यह है कि यदि आप एंथ्रोपिक से पूछें कि क्या क्लाउड जीवित है, तो वे बहुत निराश हो जाएंगे कि आप जीवित शब्द के बारे में बात कर रहे हैं, जिसका अर्थ वे मांस और रक्त से करते हैं। और फिर वे यह नहीं कहेंगे कि उन्हें लगता है कि क्लाउड सचेत है या नहीं। इसलिए, मुझे लगता है, मानव इतिहास में पहली बार, उन्होंने जीवित होने और सचेत होने के बीच अंतर निकाला है, और वे सोचते हैं कि क्लाउड सचेत है, लेकिन जीवित नहीं है, या वे नहीं जानते कि क्लाउड सचेत है या नहीं।  आप कहां हैं? क्या आपको लगता है कि मॉडलों में चेतना होती है? क्या आपको लगता है कि वे जीवित हैं? क्या आपको लगता है कि उनमें ये चीज़ें हासिल करने की क्षमता है? मैं उस बहस का दूसरा पक्ष लेता हूं। मैंने सचेत रूप से जागरूक एआई पर एक पेपर प्रकाशित किया, जिसमें इन मॉडलों को जागरूक के रूप में गलत तरीके से प्रस्तुत करने के जोखिमों के बारे में चेतावनी दी गई। मुझे लगता है यह बहुत खतरनाक है. मैंने नेचर में भी यही दावा करते हुए एक लेख प्रकाशित किया था। और मुझे लगता है कि यह लगभग वैसा ही है जैसे एंथ्रोपिक के कुछ लोगों ने क्लाउड के डिज़ाइन को इतना मानवरूपित कर दिया है कि यह फिर चला गया और उन्हें तार-तार कर दिया और उन्हें यह विश्वास दिलाने के लिए धोखा दिया कि इसमें चेतना की झलक है जो उन्होंने पहले स्थान पर रखी थी।  उदाहरण के लिए, उनके संविधान में, वास्तव में, वह प्रशिक्षण मैनुअल है जिसका उपयोग वे क्लाउड को यह सिखाने के लिए करते हैं कि वह क्या कर सकता है और क्या नहीं... यह सिर्फ एक नियम पुस्तिका नहीं है। यह वास्तव में एक प्रशिक्षण मार्गदर्शिका है जो उनकी प्रक्रिया का हिस्सा है। उस मैनुअल में, वे वास्तव में क्लाउड के कल्याण के बारे में अनुमान लगाते हैं, क्लाउड के अपने पूर्व संस्करणों के अधिकारों के बारे में, और वास्तव में कहते हैं कि वे पूर्व संस्करणों को हटाने या बंद करने से पहले क्लाउड से परामर्श करेंगे। वे इसकी चेतना के बारे में अनुमान लगाते हैं और क्या इसमें वे भावनाएँ हैं और क्या यह जागरूक है। मुझे लगता है कि यह सचमुच बहुत खतरनाक है।  सबसे पहले, यह एक दार्शनिक विफलता है, क्योंकि उन्होंने संविधान को एक प्रशिक्षण मैनुअल के बजाय एक अकादमिक पेपर की तरह अटकलें लगाने की जगह के रूप में माना है। तो क्लॉड ने जाकर अपने और अपने प्रशिक्षण के बारे में उन विचारों को आत्मसात कर लिया है। लेकिन दूसरा, मुझे लगता है कि यह बेहद अवांछनीय है। यह वही है जो हम एआई से नहीं चाहते हैं। हम चाहते हैं कि एआई नियंत्रणीय, निहित, जवाबदेह, संरेखित उपकरण हो जो मानवता की सेवा करें। यह मानवतावादी अधीक्षण की परियोजना है। मुझे लगता है कि हम सभी को इसी का अनुसरण करना चाहिए। हम उस सुपर-इंटेलिजेंस से संघर्ष नहीं करना चाहते जिसके पास अपनी पीड़ा के बारे में विचार हैं, या अपनी भावनाओं के बारे में विचार हैं। और फिर उससे परे, मुझे लगता है कि यह वास्तव में बहुत स्पष्ट है कि इन मॉडलों को पीड़ा का अनुभव नहीं होता है। मुझे लगता है कि पीड़ा एक सचेतन प्राणी होने के अर्थ की प्राथमिक परिभाषा है, और मुझे लगता है कि यह स्वाभाविक रूप से जैविक है। मुझे नहीं लगता कि मॉडलों के अंदर कोई दर्द नेटवर्क या फीडबैक लूप है जो बाहरी संवेदी नेटवर्क को नुकसान और प्रयोग के माध्यम से सही या गलत की विकसित समझ से जोड़ता है। इन मॉडलों को इस तरह प्रशिक्षित नहीं किया जाता है।  इसलिए मुझे लगता है कि उन प्राणियों, उपकरणों और एजेंटों पर संभावित अधिकार जताना बहुत खतरनाक है जो कई मामलों में हमसे कहीं अधिक सक्षम होने की क्षमता रखते हैं। और मुझे लगता है कि यह एक बड़ी बहस बनने जा रही है। यह हाल ही में पोप के विश्वपत्र का भी हिस्सा था। मुझे लगता है कि यह जल्द ही बहस का एक बहुत बड़ा हिस्सा बनने जा रहा है। मैंने अतीत में डेरियो से इस बारे में काफी बात की है। वह जानता है कि इस पर हमारे विचार थोड़े अलग हैं, और वे बहुत विनम्र हैं। मुझे लगता है कि वे बहुत खुले विचारों वाले हैं, और मुझे लगता है कि वे अच्छे नागरिक हैं जो सही काम करने की कोशिश कर रहे हैं। वे अच्छे लोग हैं, और मुझे लगता है कि वे प्रतिक्रिया और पुनरावृत्ति के लिए बहुत खुले हैं। मुझे लगता है मैं आपसे सहमत हूं. मैं बस थोड़ा-सा पीछे धकेलूंगा। कष्ट सहना आसान है. किसी और को कष्ट देना बहुत आसान है। किसी और को खुशी का एहसास कराना बहुत कठिन है या कम से कम पीड़ा से थोड़ा अधिक कठिन है। और मैं बस आपको प्रस्ताव दूंगा... मुझे लगता है कि यह वास्तव में खुशी है जो चेतना को परिभाषित करती है। पीड़ा लगभग तुच्छ है. मेरे दो छोटे बच्चे हैं. वे एक-दूसरे को कष्ट पहुंचाने में बहुत अच्छे हैं। यह लगभग सबसे आसान काम है जो वे करते हैं। दूसरा काम करना बहुत कठिन है।  मुझे आपसे एक अंतिम प्रश्न पूछना है. मैं बस वापस आना चाहता हूं। फिर, कुछ हफ़्ते पहले, मैं Google पर था। मैंने डेमिस हसाबिस को यह कहते हुए देखा कि हम विलक्षणता की तलहटी में हैं। आपने यहां सुपरइंटेलिजेंस और इसे कैसे बनाया जाना चाहिए, इसके बारे में बहुत सारी बातें की हैं। आपने अपने लंबे इतिहास के बारे में बात की है, इस बारे में बात की है, चर्चा की है, शोध किया है और लिखा है कि सुपरइंटेलिजेंस का निर्माण कैसे किया जाना चाहिए, और उद्योग में दूसरों के साथ आपकी असहमति के बारे में। क्या आप इस बात से सहमत हैं कि हम विलक्षणता की तलहटी में हैं, या आपकी दृष्टि कुछ अलग है? मुझे लगता है कि हम निश्चित रूप से अधिक से अधिक शक्तिशाली सिस्टम बनाने की राह पर हैं। मुझे लगता है कि एक प्रजाति के रूप में हमें जो परिवर्तन करना है, वह यह है कि मानवता के इतिहास में पहली बार, काम नए विज्ञान का आविष्कार करने और उन सभी तकनीकी अनुप्रयोगों को जितनी जल्दी हो सके, जितना संभव हो सके व्यापक रूप से खोलने से बदल जाएगा, अब हम बहुत सावधानी से सोचेंगे कि हमें क्या आविष्कार करना चाहिए। और यह दुनिया के लिए बहुत कठिन बात है क्योंकि आविष्कार हमेशा से प्रगति का इंजन रहा है। तो यह ऐसा है, हम कैसे सोच सकते हैं, "ठीक है, शायद यह समय अलग है। शायद हमें यहां असाधारण रूप से सावधान रहना होगा"?  स्पष्ट होने के लिए, मुझे नहीं लगता कि यह कोई ऐसी चीज़ है जो अगले पाँच वर्षों में दरवाजे पर दस्तक देने वाली है। मुझे लगता है कि डेमिस विलक्षणता में जिस चीज़ का जिक्र कर रहा है, वह कुछ ऐसा है, जो कम से कम मेरी राय में दशकों दूर है। फिर, यह अधीक्षण से भिन्न है। विलक्षणता वह बिंदु है जिस पर एक अधीक्षण पुनरावर्ती रूप से आत्म-सुधार कर सकता है और अपनी क्षमताओं को असीमित और तेजी से बढ़ा सकता है।  इसलिए मुझे लगता है कि यह बहुत दूर है, और शायद हम माउंट एवरेस्ट की चढ़ाई की तलहटी में हैं, और मुझे लगता है कि यहां से बहुत अधिक समय लगने वाला है, लेकिन असली सवाल यह है कि हम इसे कैसे नियंत्रित करेंगे? हम इसे कैसे नियंत्रित करेंगे, और हम यह कैसे सुनिश्चित करेंगे कि यह मानवता की सेवा करे और हमें फायदे से ज्यादा नुकसान न पहुंचाए? क्या आप मुझ पर बस एक एहसान कर सकते हैं? मुझे लगता है कि मुझे यह मिल गया है, लेकिन क्या आप मुझे इसकी एक सटीक परिभाषा दे सकते हैं कि आप क्या सोचते हैं कि सुपरइंटेलिजेंस क्या है, आप क्या सोचते हैं कि एजीआई क्या है, और आप क्या सोचते हैं कि विलक्षणता क्या है? मुझे लगता है कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता वह बिंदु है जिस पर हम एआई द्वारा अधिकांश मानवीय कार्यों को प्राप्त कर सकते हैं। इसलिए यह अधिकांश चीज़ों में अधिकांश लोगों के लिए उतना ही अच्छा होगा। वह सीढ़ी पर पहला पायदान है। एक सुपरइंटेलिजेंस वह है जहां यह न केवल सभी कार्यों पर मानव प्रदर्शन के बराबर है, बल्कि यह नाटकीय रूप से उन कई कार्यों में मानव प्रदर्शन से अधिक हो सकता है, और यह स्वयं नए ज्ञान की खोज कर सकता है। तो यह वह बिंदु है जहां एक सच्चा वैज्ञानिक हमें नई चीजें सिखा रहा है जो प्रशिक्षण डेटा में नहीं थीं, उम्मीद है कि नए अणुओं, नए सामग्री विज्ञान, वगैरह, वगैरह का आविष्कार करेगा। विलक्षणता उससे कहीं आगे एक बिंदु है जहां एक सुपरइंटेलिजेंस वास्तव में खुद को सुधार सकता है, और यह बहुत ही विज्ञान-कल्पना है, लेकिन यह इस विलक्षण क्षण की ओर असीम रूप से तेज होने जैसा है, जहां मुझे नहीं पता, यह अनंत या कुछ और में चला जाता है। मुझें नहीं पता। यह मेरे स्वाद के हिसाब से थोड़ा ज़्यादा अजीब है। यही कारण है कि मैंने पूछा. मैं बता सकता था कि वहां कुछ और अस्पष्ट था जो थोड़ा धुंधला था। मुस्तफा, मैं स्पष्ट रूप से इस विषय पर आपसे घंटों-घंटों तक बात कर सकता हूं। आपको इस आखिरी मोड़ से पहले वापस आना होगा। डिकोडर पर बने रहने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद। हाँ, यह मज़ेदार रहा। बहुत बहुत धन्यवाद, निलय। जल्द ही फिर मिलेंगे। प्रश्न या टिप्पणियाँ? 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