जैसे ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कंपनियां एंथ्रोपिक और ओपनएआई इतिहास में सबसे बड़ी आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) की ओर बढ़ रही हैं, माइक्रोसॉफ्ट के मुख्य कार्यकारी अधिकारी (सीईओ) सत्या नडेला ने ऐसे भविष्य की चेतावनी दी, जिसमें कुछ एआई प्रदाता अधिकांश आर्थिक मूल्य पर कब्जा कर लेंगे, जबकि उद्योग अपने ज्ञान का स्वामित्व खो देंगे।
सप्ताहांत में एक्स पर एक लंबी पोस्ट में, नडेला ने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता युग के विजेता जरूरी नहीं कि सबसे उन्नत मॉडल वाली कंपनियां हों। इसके बजाय, वे अपनी विशेषज्ञता, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं और संस्थागत ज्ञान पर निर्मित एक अनूठी शिक्षण प्रणाली बनाएंगे। नडेला ने फ्रंटियर एआई मॉडल की तुलना एक इंजन से करते हुए कहा कि असली विभेदक इसके चारों ओर निर्मित वाहन है।
सीमांत पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण पर ध्यान केंद्रित होना चाहिए
माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ ने कहा कि वैश्विक अर्थव्यवस्था की प्राथमिकता एक सीमांत मॉडल के बजाय एक सीमांत पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण पर केंद्रित होनी चाहिए, ताकि हर कंपनी, उद्योग और देश में व्यापक रूप से मूल्य प्रवाह सुनिश्चित किया जा सके।
उन्होंने लिखा, “मेरे विचार में, हमारी प्राथमिकता एक सीमांत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करना है, न कि केवल एक सीमांत मॉडल, ताकि हर कंपनी, हर उद्योग और हर देश में व्यापक रूप से मूल्य प्रवाहित हो,” और कहा, “जहां हर संगठन सीखने के लूप का मालिक हो सकता है जो उसके संस्थागत ज्ञान को एन्कोड करता है, उसकी मानव और टोकन पूंजी को जोड़ता है।”
कंपनियों को दो प्रकार की पूंजी की आवश्यकता होगी
नडेला के अनुसार, प्रत्येक कंपनी को “मानव पूंजी और सांकेतिक पूंजी” के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। जबकि मानव पूंजी में उसके लोगों का ज्ञान, निर्णय, रिश्ते, सरलता और पैटर्न की पहचान शामिल है, टोकन पूंजी फर्म की एआई क्षमता है जिसे वह बनाती है और स्वामित्व में रखती है।
उनके विचार में, सांकेतिक पूंजी बढ़ने पर मानव पूंजी कम मूल्यवान नहीं होगी; इसके बजाय, पहला और अधिक मूल्यवान हो जाएगा। उन्होंने आगे कहा, “मानव एजेंसी सांकेतिक पूंजी वृद्धि की चालक होगी। मनुष्य महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करेगा, डोमेन में बिंदुओं को जोड़ेगा, रिश्ते बनाएगा और उन पैटर्न को पहचानेगा जो सबसे ज्यादा मायने रखते हैं। मानव दिशा के बिना, आपके पास हलकों में चलने वाली गणना है।”
नडेला का तर्क है कि मुख्य विभेदक एक “लर्निंग लूप” है, एक प्रणाली जो इंटरैक्शन, फीडबैक और परिणामों को रिकॉर्ड करती है, और एक विशिष्ट व्यवसाय के लिए एआई प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उस जानकारी का लगातार उपयोग करती है।
उदाहरण के लिए, बिक्री टीम द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई टूल को शुरू में बार-बार संपादन की आवश्यकता हो सकती है क्योंकि यह मूल्य निर्धारण रणनीतियों या ग्राहक आपत्तियों से जूझता है। हालाँकि, समय के साथ, सिस्टम उन सुधारों से सीखता है, समझता है कि व्यवसाय कैसे संचालित होता है, और तेजी से सटीक प्रस्ताव तैयार करता है। जैसे-जैसे यह ज्ञान एकत्रित होता जाता है, यह एक अद्वितीय प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन जाता है जिसे प्रतिद्वंद्वी आसानी से दोहरा नहीं सकते। वह ऐसी प्रणाली को एक जटिल परिसंपत्ति के रूप में वर्णित करता है जो एक साधारण सॉफ़्टवेयर सदस्यता के बजाय उपयोग के साथ अधिक मूल्यवान हो जाती है।
नडेला ने एआई की तुलना वैश्वीकरण से की
अपने पोस्ट में उन्होंने एआई युग की तुलना वैश्वीकरण से भी की और उस दौरान की गई गलतियों को दोहराने के खिलाफ चेतावनी दी। उन्होंने कहा कि वैश्वीकरण के पहले चरण के दौरान, औद्योगिक अर्थव्यवस्थाओं को आउटसोर्सिंग द्वारा खोखला कर दिया गया था। हालाँकि सकल घरेलू उत्पाद के आंकड़े सतह पर ठीक लग रहे थे, लेकिन विस्थापन वास्तविक था, और इसके परिणाम अभी भी महसूस किए जा रहे हैं।
उन्होंने एक व्यापक एआई पारिस्थितिकी तंत्र की वकालत की जो कंपनियों को अपने शिक्षण प्रणालियों पर नियंत्रण बनाए रखने, नवाचार को सक्षम करने और कर्मचारी विशेषज्ञता को बनाए रखने की अनुमति देगा।
एआई संबंधी चिंताएँ बढ़ती हैं
एक के अनुसार बिजनेस इनसाइडर रिपोर्ट के अनुसार, नडेला की पोस्ट उन चिंताओं को प्रतिध्वनित करती है जो अन्य बिग टेक सीईओ इस वर्ष उठा रहे हैं। इससे पहले फरवरी में, स्नोफ्लेक के सीईओ श्रीधर रामास्वामी ने चेतावनी दी थी कि सबसे बड़ी सॉफ्टवेयर कंपनियों के केवल डेटा स्रोतों तक सिमट कर रह जाने का खतरा है।
अलग से, जनवरी में एक लिंक्डइन पोस्ट में, बॉक्स के सीईओ आरोन लेवी ने कहा कि एआई मॉडल कानून और रणनीति से लेकर वैज्ञानिक अनुसंधान तक लगभग हर पेशे में उच्च स्तरीय ज्ञान कार्य कर सकते हैं।
