जैसा कि कई लोगों के साथ होता है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ("एआई") और लार्ज लैंग्वेज मॉडल ("एलएलएम") में हालिया प्रगति के सवाल पिछले कुछ महीनों से मेरे दिमाग में घूम रहे हैं या नहीं - दिन के आधार पर (और पिछले एक से कितना बदल गया है ) इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि मेरा उत्तर बदल सकता है।

अभी के रूप में, निवेश में मेरी पृष्ठभूमि मुझे एआई और एलएलएम के आगमन का वर्णन करने के लिए उचित रूप से प्रचारित करने के लिए मजबूर करती है। एक ओर, इसमें कोई संदेह नहीं है कि हाल की तकनीकी प्रगति पहले से ही गहरा प्रभाव डालती रही है और आगे भी जारी रहेगी। दूसरी ओर, इसके बारे में आम जनता की समझ भी स्पष्ट है, जैसा कि प्रत्येक दिन विषय पर निर्मित नई सामग्री की भारी मात्रा से उदाहरण है।

क्या एआई ओवरहाइप्ड है?

यदि हम आज के एआई/एलएलएम क्षेत्र की तुलना अत्यधिक प्रचार से प्रभावित पिछले निवेश चक्रों से करते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि ऐसा नहीं है - एआई न्यूनतम कार्यान्वयन लागतों के साथ तत्काल और दीर्घकालिक लाभ प्रदान कर सकता है।

ओवरहाइप चक्र का सबसे प्रमुख उदाहरण हाल ही में क्रिप्टोक्यूरेंसी बूम और बस्ट है । पिछले एक दशक में, एक विकेन्द्रीकृत वित्तीय प्रणाली के वादे के कारण नई क्रिप्टोकरेंसी का एक महत्वपूर्ण प्रवाह हुआ, कई बड़े लाभ का प्रतिनिधित्व करते हैं और व्यापक रुचि को जगाते हैं। कहा जा रहा है कि, इस विस्फोटक वृद्धि को अंततः पंक्चर कर दिया गया। ब्लॉकचेन जैसी अंतर्निहित तकनीक के विपरीत, क्रिप्टोकरेंसी स्वयं एक सम्मोहक उपयोग के मामले को स्थापित करने में विफल रही और इस प्रकार इसका कोई आंतरिक मूल्य नहीं था।

इसी तरह, 2015-2016 के आसपास आभासी वास्तविकता ("वीआर") बाजार पर प्रचार इसकी उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा। जबकि वीआर विकास का एक संभावित (और यकीनन संभावित) मार्ग बना हुआ है, उद्योग वीआर सेट खरीदने और तैनात करने की उच्च लागतों के लिए खाते में विफल रहा है (विशेष रूप से पेश किए गए सीमांत लाभों के प्रकाश में, जैसे ज़ूम के बजाय मेटावर्स में मिलना)।

दूसरी ओर, एआई / एलएलएम मॉडल समान मुद्दों का सामना नहीं करते हैं। वास्तव में, उपयोग के मामले और उन्हें तेजी से और कुशलता से लागू करने की क्षमता से पता चलता है कि इस प्रचार का बहुत अधिक वारंट है।

जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, भविष्य की कल्पना करना आसान है जहां एआई / एलएलएम द्वारा बनाए गए लाभ लागत से कहीं अधिक हैं। Techstars में शुरुआती चरण के उपक्रमों को सलाह देते हुए , मैंने पहली बार देखा कि कैसे उद्यमी अपने स्टार्टअप के निर्माण को तेजी से कारगर बनाने के लिए ChatGPT , MidJourney और अधिक का उपयोग कर रहे हैं। इसके अलावा, जानकारी के आला टुकड़े खोजना निश्चित रूप से एक उपयोगी विशेषता है, प्रौद्योगिकी पहले से ही अधिक विशिष्ट उपयोग मामलों में स्नातक हो चुकी है; इंजीनियर अब इन मॉडलों का उपयोग उत्पाद विकास और पुनरावृत्ति चक्रों में तेजी लाने के लिए कर रहे हैं, विपणक डेटा का विश्लेषण करने और अभियानों को निष्पादित करने के लिए, और संस्थापक अपनी कहानियों को तैयार करने के लिए। क्षैतिज विस्तार के अवसर अद्वितीय हैं।

क्या एआई अंडरहाइप्ड है?

तो क्या होता है अगर हमने एक अलग दृष्टिकोण लिया और यह विचार करने का फैसला किया कि विपरीत सच है या नहीं (यानी एआई / एलएलएम कम है)? निजी तौर पर, मुझे यह तर्क देना भी मुश्किल लगता है।

डेविल्स एडवोकेट कह सकते हैं कि जबकि उत्पादन क्षमताएं (जैसे डिजिटल संपत्तियां बनाना, अनुकूलित प्रति, आदि) अधिक सुव्यवस्थित और सुलभ होती जा रही हैं, यह तथ्य कि पूरे बाजार की उन तक पहुंच है, कोई वास्तविक लाभ नहीं है।

एक उदाहरण के रूप में, डेटा प्रोसेसिंग के तेजी से कमोडिटाइज़ होने के साथ, इन मॉडलों द्वारा उपयोग किए जाने वाले अंतर्निहित डेटा सेट और भी अधिक अभिन्न हो जाते हैं। नतीजतन, जबकि प्रसंस्करण पर कम जोर दिया जाता है, अधिक समय और संसाधनों को मालिकाना डेटा सेट एकत्र करने और क्यूरेट करने के लिए आवंटित करना होगा (जो गणना में लाभ को ऑफसेट कर सकता है)।

इसी तरह, सामग्री निर्माण और विपणन पर केंद्रित जनरेटिव एआई मॉडल अधिक सुलभ हो गया है, स्टार्टअप्स मार्केटिंग बजट के हिस्से में कमी से एक अलग क्षेत्र में वृद्धि हो सकती है - सामग्री लेखकों के दिन समाप्त हो सकते हैं, लेकिन एक भीड़ भरे विज्ञापन बाजार विपणन व्यय किसी भी बचत से अधिक बढ़ सकता है।

कहा जा रहा है कि, यह तर्क कुछ हद तक कम करने वाला हो सकता है - क्लाउड सर्वरों में नवाचारों ने एआई के सुर्खियों में आने से पहले संगणना के वर्षों के व्यापारीकरण को उत्प्रेरित किया। उसी तरह, IOS सिस्टम में हाल के बदलावों को बड़े पैमाने पर डिजिटल मार्केटिंग खर्च में बढ़ोतरी के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। इसके अलावा और शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि क्षैतिज विकास और प्रचुर मात्रा में मौजूदा उपयोग के मामलों के लिए असीमित अवसर अभी भी एक वास्तविकता हैं।

लेकिन परिवर्तन हो सकता है और होगा, और यह गतिशील पूरी तरह गलत नहीं हो सकता है। एआई के माध्यम से किसी एक व्यवसाय का अनुकूलन करने से अन्य क्षेत्रों का क्या होता है? यदि सभी के पास प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को एकीकृत करने की क्षमता है, तो क्या यह एक नवीन विशेषता होने के बजाय एक आवश्यकता बन जाती है? एआई / एलएलएम के आस-पास के अधिकांश प्रचार निश्चित रूप से जरूरी हैं, लेकिन ये शैतान समर्थक एक बात पर सही हैं: अभी भी बहुत अनिश्चितता है, और प्रौद्योगिकी में अप्रत्याशित स्पिलओवर प्रभाव हो सकते हैं।