February 5, 2025

भारत एआई के लिए एक अविश्वसनीय बाजार है: ओपनएआई के सीईओ सैम ऑल्टमैन

ओपनएआई के मुख्य कार्यकारी अधिकारी (सीईओ) सैम ऑल्टमैन ने बुधवार को भारत को सामान्य रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के लिए एक अविश्वसनीय बाजार बताया। उन्होंने कहा कि पिछले साल ओपनएआई के भारतीय उपयोगकर्ताओं की संख्या तीन गुना हो गई है। भारत में मौजूद ऑल्टमैन ने चैटजीपीटी की भारत के लिए भविष्य की योजनाओं, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस और डीप रिसर्च पर एचटी से बात की। संपादित अंश:

मुझे यकीन है कि आप भारत द्वारा अपने AI कार्यक्रम पर की गई घोषणाओं को देख रहे होंगे। आप कुछ समय पहले यहाँ आए थे और आपने ये टिप्पणियाँ की थीं – कि भारत के लिए अपने स्वयं के फ्रंटियर मॉडल को लागू न करना बेहतर होगा – जो विवादास्पद हो गया। क्या आपका दृष्टिकोण बदल गया है? और क्या आपको लगता है कि भारतीय AI योजना सही दिशा में है?

वह एक अलग संदर्भ में था। वह एक अलग समय था जब फ्रंटियर मॉडल बनाना बहुत महंगा था। और आप जानते हैं, अब, मुझे लगता है कि दुनिया बहुत अलग प्रतिमान है। मुझे लगता है कि आप उन्हें बहुत कम लागत पर कर सकते हैं और शायद अविश्वसनीय काम कर सकते हैं। भारत सामान्य रूप से AI के लिए एक अविश्वसनीय बाजार है, हमारे लिए भी। यह अमेरिका के बाद हमारा दूसरा सबसे बड़ा बाजार है। पिछले साल यहां उपयोगकर्ताओं की संख्या तीन गुना हो गई है। जो नवाचार हो रहा है, जो लोग [भारत में] बना रहे हैं, वह वास्तव में अविश्वसनीय है। हम यहां बहुत कुछ करने के लिए उत्साहित हैं, और मुझे लगता है कि यह (भारतीय AI कार्यक्रम) एक शानदार योजना है। और भारत शानदार मॉडल बनाएगा।

भारत में आपकी क्या योजनाएँ हैं? क्योंकि, जहाँ हर कोई AI के फ्रंट एंड को देखता है, वहीं यह विशाल बैक एंड भी है। उदाहरण के लिए, आप अभी अमेरिका में सॉफ्टबैंक के साथ साझेदारी में विशाल बुनियादी ढाँचा तैयार कर रहे हैं। क्या आप उस बुनियादी ढाँचे का कुछ हिस्सा भारत में लाने की योजना बना रहे हैं?

आज हमारे पास घोषणा करने के लिए कुछ भी नहीं है, लेकिन हम कड़ी मेहनत कर रहे हैं, और हमें आशा है कि शीघ्र ही हमारे पास साझा करने के लिए कुछ रोमांचक होगा।

2022 के आखिर में आपने ChatGPT की घोषणा की थी और सप्ताहांत में आपने DeepResearch की घोषणा की। बदलाव की गति काफी चौंका देने वाली लगती है। माइक्रोप्रोसेसरों में मूर का नियम है। क्या यहां बदलाव की गति पर कोई नियम है?

डीपरिसर्च वह चीज है जो चैटजीपीटी की तरह सबसे ज्यादा महसूस की गई है, इस मामले में कि लोग किस तरह से प्रतिक्रिया दे रहे हैं। मैं कल रात ऑनलाइन देख रहा था और पढ़ रहा था — मैं पिछले कुछ दिनों से बहुत व्यस्त था, इसलिए मुझे समीक्षाएँ पढ़ने का मौका नहीं मिला — और लोगों को ऐसा लग रहा है कि वे जादुई अनुभव कर रहे हैं, जैसा कि चैटजीपीटी के पहली बार लॉन्च होने पर हुआ था। इसलिए मुझे लगता है कि चैटबॉट से एजेंट में यह बदलाव, रात में हमारे सपनों के मुताबिक प्रभाव डाल रहा है, और लोगों को ऐसा एक और पल मिलते देखना बहुत अच्छा है। मूर का नियम, आप जानते हैं, हर 18 महीने में 2 गुना होता है (चिप्स की प्रोसेसिंग पावर हर 18 महीने में दोगुनी हो जाती है), और इसने दुनिया को बदल दिया। लेकिन अगर आप AI के लिए लागत वक्र को देखें, तो हम हर 12 महीने में लगभग 10 गुना (दस गुना) बुद्धिमत्ता के एक निश्चित स्तर की लागत को कम करने में सक्षम हैं, जो मूर के नियम से अविश्वसनीय रूप से अधिक शक्तिशाली है। अगर आप इन दोनों को एक दशक में जोड़ दें, तो यह बिल्कुल अलग बात है। इसलिए हालांकि यह सच है कि सबसे बेहतरीन फ्रंटियर मॉडल की लागत इस खड़ी, ऊपर की ओर, घातीय [वक्र] पर है, लेकिन खुफिया इकाई की लागत में कमी की दर अविश्वसनीय है। और मुझे लगता है कि दुनिया ने अभी भी इसे पूरी तरह से आत्मसात नहीं किया है।

जब चीनी मॉडल, डीप सीक, की खबर आई तो आपकी पहली प्रतिक्रिया क्या थी? कम से कम शीर्षक तो यही था कि वे अपने मॉडल को बहुत कम लागत पर प्रशिक्षित करने में सफल रहे, हालांकि बाद में पता चला कि वास्तव में ऐसा नहीं था।

मैं लागत संख्या को लेकर बहुत ही संशय में था। ऐसा लगा कि इसमें कुछ शून्य गायब हैं। लेकिन, हाँ, यह एक अच्छा मॉडल है, और हमें बेहतर मॉडल बनाने की आवश्यकता होगी, जो हम करेंगे।

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ऐसा लगता है कि AI के लिए बहुत ज़्यादा इंफ्रास्ट्रक्चर और पूंजी की ज़रूरत होती है। क्या ऐसा है? क्या इसका मतलब यह है कि ऐसे बहुत कम खिलाड़ी हैं जो वाकई उस पैमाने पर काम कर सकते हैं?

जैसा कि हमने पहले कहा, यह बदल रहा है। मेरे लिए, पिछले साल का सबसे रोमांचक विकास यह है कि हमने बहुत शक्तिशाली छोटे मॉडल बनाने का तरीका खोज लिया है। इसलिए फ्रंटियर बहुत महंगा बना रहेगा और इसके लिए बहुत बड़ी मात्रा में बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होगी, और इसीलिए हम यह स्टारगेट प्रोजेक्ट कर रहे हैं। लेकिन, आप जानते हैं, हम किसी समय फ़ोन पर GPT 4 स्तर के मॉडल भी चलाएँगे। इसलिए मुझे लगता है कि आप इसे किसी भी दिशा में देख सकते हैं।

आप जहां हैं और जो आप हैं, वहां होने की चुनौतियों में से एक यह है कि आपकी कंपनी पहली कंपनी थी जिसने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मामले में लोगों का ध्यान आकर्षित किया। जब आप पहली कंपनी होते हैं, तो आपकी जिम्मेदारी होती है, न केवल अपनी कंपनी के लिए, बल्कि उद्योग के लिए भी और पूरे उद्योग का समाज के साथ कैसे तालमेल है। और वहां, कई मुद्दे हैं जो उभर रहे हैं…

मुझे लगता है कि यदि आप सीमांत क्षेत्र में हैं, तो हमारी भूमिका है… एक शिक्षक के रूप में हमारी भूमिका है, और यह भूमिका समाज को यह बताने के लिए एक निगरानीकर्ता की तरह है कि आपके विचार से क्या आने वाला है और आपके विचार से इसका क्या प्रभाव होने वाला है; यह हमेशा सही नहीं होगा, लेकिन यह हमारे या किसी अन्य कंपनी के ऊपर नहीं है कि हम कहें कि ठीक है, इस परिवर्तन को देखते हुए, समाज को यह करना चाहिए।

यह कहना हमारे ऊपर है कि हम आने वाले बदलाव को देख रहे हैं, ये कुछ विचार हैं, ये हमारी सिफारिशें हैं। लेकिन समाज को यह तय करना होगा कि हम इस बारे में कैसे सोचते हैं कि हम आर्थिक प्रभाव को कैसे कम करेंगे, हम लाभों को व्यापक रूप से कैसे वितरित करेंगे, हम इसके साथ आने वाली चुनौतियों का कैसे समाधान करेंगे। इसलिए हम इसमें एक आवाज़ हैं, एक महत्वपूर्ण आवाज़। और मेरा यह भी मतलब नहीं है कि हम जो तकनीक बनाते हैं, उसके लिए हमारी कोई ज़िम्मेदारी नहीं है। बेशक हमारी ज़िम्मेदारी है, लेकिन सभी हितधारकों के बीच इस पर बातचीत होनी चाहिए।

अगर आप भारतीय आईटी उद्योग को देखें, तो उन्होंने दूसरों द्वारा बनाए गए सामान को लेकर उसके ऊपर बहुत ही स्मार्ट मॉडल बनाने और उसके ऊपर सेवाएं प्रदान करने में बहुत अच्छा काम किया है, बजाय इसके कि वे खुद मॉडल बनाएं। क्या आपको लगता है कि उन्हें एआई के साथ ऐसा ही करना चाहिए? या आपको लगता है कि उन्हें और भी कुछ करना चाहिए?

मेरा मानना है कि भारत को पूर्णतः एकरूप दृष्टिकोण अपनाना चाहिए…

…जिसके लिए बहुत अधिक पूंजी की आवश्यकता होगी।

खैर, यह कोई सस्ती परियोजना नहीं है, लेकिन मुझे लगता है कि यह इसके लायक है।

आपके पास 300 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ता हैं…

अधिक…

…ठीक है, और आपने इस संदर्भ में क्या सीखा है कि वे चैट GPT का उपयोग किस लिए कर रहे हैं?

क्या मैं आपको कुछ दिखा सकता हूँ? क्योंकि यह वाकई बहुत सार्थक चीज़ है। मैं अभी एक्स को देख रहा था (स्क्रीन दिखाने के लिए कंप्यूटर घुमाता है)। तो यह आदमी, हम वास्तव में दोस्त नहीं हैं, लेकिन मैं उसे थोड़ा जानता हूँ। डीप रिसर्च ने कुछ दिन पहले ही लॉन्च किया है, और उसकी बेटी को कैंसर का एक बहुत ही दुर्लभ रूप है, और उसने अपनी नौकरी छोड़ दी है, मुझे लगता है, और या शायद अपनी नौकरी बदल ली है, और बहुत मेहनत कर रहा है; उसने [उसकी बीमारी को समझने के लिए] एक बड़ी निजी शोध टीम बनाई है। उसने यह सारा पैसा जुटाया है, और डीप रिसर्च उसे उस निजी शोध टीम की तुलना में बेहतर जवाब दे रहा है जिसे उसने काम पर रखा था। और इस तरह की चीज़ें देखना हमारे लिए वाकई सार्थक है।

क्या आपको उम्मीद है कि राष्ट्रपति ट्रम्प एआई में अमेरिकी नेतृत्व की रक्षा के लिए और कदम उठाएंगे? क्या आपको ऐसा होता हुआ दिख रहा है? या, सवाल को दूसरे तरीके से कहें तो, क्या एआई में कोई राष्ट्रीय खेल खेला जाना है?

बेशक है। लेकिन हमारा मिशन, जिसे हम बहुत गंभीरता से लेते हैं, एजीआई ( कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता ) के लिए मानवता के सभी लोगों को लाभ पहुंचाना है। मुझे लगता है कि यह उन दुर्लभ चीजों में से एक है जो राष्ट्रीय सीमाओं को पार करती है। एआई पहिया और आग, औद्योगिक क्रांति, कृषि क्रांति की तरह है, और यह किसी देश की चीज नहीं है। यह सभी का है। मुझे लगता है कि एआई इनमें से एक चीज है। यह उसी दिशा में अगला कदम है। और वे राष्ट्रों के नहीं हैं।

आपने पहली बार कुछ साल पहले कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के बारे में बात की थी। क्या हम उसके करीब पहुंच गए हैं?

हां, जब मैं सोचता हूं कि मॉडल अब क्या करने में सक्षम हैं, जबकि कुछ साल पहले वे क्या कर सकते थे। मुझे लगता है कि हम निर्विवाद रूप से करीब हैं…

क्या अब हम भी अपने विफलता-सुरक्षा उपायों के प्रति अधिक साहसी हो गए हैं?

हम दो साल पहले से कहाँ आगे बढ़ चुके हैं… मुझे लगता है कि दो साल पहले की तुलना में हमने मॉडल सुरक्षा और मजबूती में कितनी प्रगति की है। आप जानते हैं, किसी मौजूदा मॉडल की व्याख्या दर या नीतियों के एक सेट का अनुपालन करने की क्षमता को देखें, हम दो साल पहले की तुलना में कहीं बेहतर स्थिति में हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि हमें सुपरइंटेलिजेंस (एआई या बुद्धिमत्ता का एक सैद्धांतिक निर्माण जो मानव बुद्धिमत्ता से कहीं बेहतर है) जैसी चीजों के लिए समाधान नहीं करना है। बेशक हम करते हैं, लेकिन हम वहां एक अच्छे प्रक्षेपवक्र पर हैं।

क्या आपने स्वीडिश ब्रेस्ट कैंसर अध्ययन पर लैंसेट पेपर देखा है जो कल आया था? उन्होंने ट्रांसपारा नामक एक एआई मॉडल का उपयोग किया, जिसके बारे में मुझे नहीं पता कि आप इससे परिचित हैं या नहीं, और उन्होंने पाया कि सटीक निदान में 29% की वृद्धि हुई, जिसमें कोई गलत सकारात्मक परिणाम नहीं था…

यह शानदार है। मैं दूसरे दिन सोच रहा था, आप जानते हैं, AI को ड्राइव करने की अनुमति देने से पहले उसे कितना बेहतर होना चाहिए? निदान करने की अनुमति देने से पहले AI को एक मानव चिकित्सक की तुलना में निदानकर्ता के रूप में कितना बेहतर होना चाहिए? यह स्पष्ट रूप से बेहतर होना चाहिए; दुनिया को उन्हें स्वीकार करने के लिए स्व-चालित कारों को मानव चालकों की तुलना में अधिक सुरक्षित होना चाहिए। लेकिन, हमें यह कहने से पहले कि हमें AI डॉक्टर चाहिए, हमें कितने और अध्ययनों की आवश्यकता है?

हालाँकि मुझे लगता है कि जब निदान की बात आती है, तो यह मानक कारों की तुलना में बहुत कम होगा…