AI एजेंट्स में बढ़ता निवेश व्यापक ऑटोमेशन के भविष्य का संकेत देता है, जो औद्योगिक क्रांति से भी अधिक परिवर्तनकारी हो सकता है। किसी भी तकनीकी नवाचार की तरह, AI एजेंट्स को उनके विकास में समस्याओं का सामना करना पड़ेगा। जिम्मेदार उपयोग और AI एजेंट्स की पूरी क्षमता को समझने के लिए निरंतर सुधार आवश्यक होगा।
कंसेंसस हांगकांग में, BeInCrypto ने DWF Labs के मैनेजिंग पार्टनर Andrei Grachev से AI एजेंट्स के सामने आने वाली प्रमुख चुनौतियों और व्यापक उपयोग के बारे में बात की।
पारंपरिक Tech Sectors और Web3 ने AI को अपनाया
इस समय, यह कहना सुरक्षित है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का एडॉप्शन जल्द ही अनिवार्य हो जाएगा। Meta, Amazon, Alphabet, और Microsoft जैसी टेक कंपनियों ने पहले ही 2025 तक AI और डेटा सेंटर्स में $320 बिलियन तक निवेश करने की योजना की घोषणा की है।
अपने कार्यकाल के पहले सप्ताह में, अमेरिकी राष्ट्रपति Trump ने Stargate की घोषणा की, जो AI डेटा सेंटर विकास पर केंद्रित एक नया निजी संयुक्त उद्यम है। OpenAI, Softbank, और Oracle से मिलकर बना यह उद्यम अमेरिका में 20 बड़े AI डेटा सेंटर्स बनाने की योजना बना रहा है।
प्रारंभिक निवेश का अनुमान $100 बिलियन है, और विस्तार योजनाएं 2029 तक कुल $500 बिलियन तक ले जा सकती हैं।
Web3 प्रोजेक्ट्स भी AI में इसी तरह के निवेश कर रहे हैं। दिसंबर में, DWF Labs, एक प्रमुख क्रिप्टो वेंचर कैपिटल कंपनी, ने $20 मिलियन AI एजेंट फंड लॉन्च किया ताकि स्वायत्त AI तकनीकों में नवाचार को तेज किया जा सके।
इस महीने की शुरुआत में, NEAR Foundation, जो NEAR प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, ने अपना $20 मिलियन फंड घोषित किया, जो NEAR तकनीक पर निर्मित पूरी तरह से स्वायत्त और सत्यापन योग्य एजेंट्स के विकास को बढ़ाने पर केंद्रित है।
“इतिहास दिखाता है कि जो कुछ भी ऑटोमेट किया जा सकता है, वह ऑटोमेट किया जाएगा, और निश्चित रूप से कुछ व्यापार और सामान्य जीवन प्रक्रियाएं AI एजेंट्स द्वारा अधिग्रहित की जाएंगी,” Grachev ने BeInCrypto को बताया।
लेकिन जैसे-जैसे AI विकास तेज होता है, इसके दुरुपयोग की संभावना एक बढ़ती चिंता बन जाती है।
AI एजेंट्स का दुर्भावनापूर्ण उपयोग
Web3 में, AI एजेंट्स पहले से ही तेजी से मुख्यधारा बन रहे हैं। वे बाजार विश्लेषण से लेकर स्वायत्त क्रिप्टो ट्रेडिंग तक विविध क्षमताएं प्रदान करते हैं।
हालांकि, उनकी बढ़ती एकीकरण भी महत्वपूर्ण चुनौतियां प्रस्तुत करती है। दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा AI का दुरुपयोग एक प्रमुख चिंता है, जिसमें साधारण फिशिंग अभियानों से लेकर परिष्कृत रैंसमवेयर हमलों तक के परिदृश्य शामिल हैं।
दिसंबर 2022 के अंत से जनरेटिव AI की व्यापक उपलब्धता ने कंटेंट निर्माण को मौलिक रूप से बदल दिया है, जबकि इस तकनीक का शोषण करने के इच्छुक दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं को भी आकर्षित किया है। कंप्यूटिंग पावर के इस लोकतंत्रीकरण ने प्रतिकूल क्षमताओं को बढ़ाया है और कम परिष्कृत खतरे वाले अभिनेताओं के लिए प्रवेश की बाधा को संभावित रूप से कम कर दिया है।
Entrust की एक रिपोर्ट के अनुसार, AI टूल्स द्वारा की गई डिजिटल दस्तावेज़ जालसाजी अब भौतिक नकली दस्तावेज़ों से अधिक हो गई है, 2024 में 244% साल-दर-साल वृद्धि के साथ। इस बीच, डीपफेक्स ने सभी बायोमेट्रिक धोखाधड़ी का 40% हिस्सा लिया।
“यह पहले से ही स्कैम्स के लिए उपयोग हो रहा है। इसका उपयोग वीडियो कॉल्स में लोगों को गलत तरीके से प्रस्तुत करने और उनकी आवाज़ को गलत तरीके से प्रस्तुत करने के लिए किया जा रहा है,” Grachev ने कहा।
इस प्रकार के शोषण के उदाहरण पहले ही न्यूज़ हेडलाइंस में आ चुके हैं। इस महीने की शुरुआत में, हांगकांग में एक बहुराष्ट्रीय कंपनी के एक वित्तीय कर्मचारी को डीपफेक तकनीक का उपयोग करके धोखेबाजों को $25 मिलियन भुगतान अधिकृत करने के लिए धोखा दिया गया।
कर्मचारी ने उन व्यक्तियों के साथ वीडियो कॉल में भाग लिया जिन्हें वह सहकर्मी मानता था, जिसमें कंपनी का मुख्य वित्त अधिकारी भी शामिल था। प्रारंभिक हिचकिचाहट के बावजूद, रिपोर्टों के अनुसार, अन्य प्रतिभागियों के प्रामाणिक दिखने और सुनाई देने के बाद कर्मचारी ने भुगतान किया। बाद में पता चला कि सभी प्रतिभागी डीपफेक फेब्रिकेशन्स थे।
प्रारंभिक एडॉप्शन से मुख्यधारा की स्वीकृति तक
Grachev का मानना है कि ऐसे दुर्भावनापूर्ण उपयोग अपरिहार्य हैं। वह बताते हैं कि तकनीकी विकास अक्सर प्रारंभिक त्रुटियों के साथ आता है, जो तकनीक के परिपक्व होने के साथ कम हो जाती हैं। Grachev ने अपनी बात साबित करने के लिए दो अलग-अलग उदाहरण दिए: वर्ल्ड वाइड वेब और Bitcoin के शुरुआती चरण।
“हमें याद रखना चाहिए कि इंटरनेट पोर्न साइट्स से शुरू हुआ था। यह पहले Bitcoin की तरह था, जो ड्रग डीलर्स से शुरू हुआ और फिर सुधरा,” उन्होंने कहा।
कई रिपोर्ट्स Grachev के साथ सहमत हैं। वे सुझाव देते हैं कि वयस्क मनोरंजन उद्योग ने इंटरनेट के शुरुआती एडॉप्शन और विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। उपभोक्ता आधार प्रदान करने के अलावा, इसने VCRs, वीडियो स्ट्रीमिंग, वर्चुअल रियलिटी और किसी भी प्रकार के संचार जैसी तकनीकों का नेतृत्व किया।
पोर्न ने एक ऑनबोर्डिंग टूल के रूप में कार्य किया। वयस्क मनोरंजन उद्योग ने ऐतिहासिक रूप से नई तकनीकों के उपभोक्ता एडॉप्शन को प्रेरित किया है।
इसके नवाचारों का प्रारंभिक अपनाना और अनुप्रयोग, विशेष रूप से जब यह अपने दर्शकों की मांगों को सफलतापूर्वक पूरा करता है, अक्सर व्यापक मुख्यधारा के एडॉप्शन की ओर ले जाता है।
“यह मज़े से शुरू हुआ, लेकिन मज़े ने बहुत से लोगों को ऑनबोर्ड किया। फिर आप इस ऑडियंस पर कुछ बना सकते हैं,” Grachev ने कहा।
समय के साथ, वयस्क मनोरंजन की आवृत्ति और पहुंच को सीमित करने के लिए सुरक्षा उपाय भी लागू किए गए। फिर भी, यह आज इंटरनेट द्वारा प्रदान की जाने वाली कई सेवाओं में से एक है।
Bitcoin की यात्रा: Darknet से Disruption तक
Bitcoin का विकास इंटरनेट के शुरुआती उपयोग मामलों के समान है। Bitcoin की शुरुआती एडॉप्शन काफी हद तक डार्कनेट मार्केट्स और अवैध गतिविधियों जैसे ड्रग तस्करी, धोखाधड़ी, और मनी लॉन्ड्रिंग से जुड़ी थी। इसकी छद्मनामिक प्रकृति और ग्लोबल फंड ट्रांसफर की आसानी ने इसे अपराधियों के लिए आकर्षक बना दिया।
अपराधी गतिविधियों में इसके निरंतर उपयोग के बावजूद, Bitcoin ने कई वैध अनुप्रयोग पाए हैं। क्रिप्टोकरेन्सी के अंतर्निहित ब्लॉकचेन तकनीक वास्तविक दुनिया की समस्याओं के समाधान प्रदान करती है और पारंपरिक वित्तीय प्रणालियों को बाधित करती है।
हालांकि ये अभी भी बहुत प्रारंभिक उद्योग हैं, क्रिप्टोकरेन्सी और ब्लॉकचेन अनुप्रयोगों का विकास जारी रहेगा। Garchev के अनुसार, यही AI तकनीक के क्रमिक उपयोग के साथ होगा। उनके लिए, गलतियों का स्वागत किया जाना चाहिए ताकि उनसे सीखा जा सके और तदनुसार समायोजित किया जा सके।
“हमें हमेशा याद रखना चाहिए कि पहले धोखाधड़ी होती है और फिर लोग सोचते हैं कि इसे कैसे रोका जाए। निश्चित रूप से यह होगा, लेकिन यह एक सामान्य प्रक्रिया है, यह एक सीखने की प्रक्रिया है,” Grachev ने कहा।
हालांकि, यह जानना कि ये स्थितियां भविष्य में होंगी, यह भी सवाल उठाता है कि किसे जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए।
जिम्मेदारी की चिंताएं
जब किसी एजेंट की क्रियाओं के कारण नुकसान होता है, तो जिम्मेदारी निर्धारित करना एक जटिल कानूनी और नैतिक मुद्दा है। AI को जिम्मेदार ठहराने का सवाल अनिवार्य रूप से उठता है।
AI सिस्टम की जटिलता नुकसान के लिए जिम्मेदारी निर्धारित करने में चुनौतियाँ पैदा करती है। उनकी “ब्लैक बॉक्स” प्रकृति, अप्रत्याशित व्यवहार, और निरंतर सीखने की क्षमताएं यह तय करना मुश्किल बनाती हैं कि जब कुछ गलत होता है तो किसकी गलती है।
इसके अलावा, AI विकास और तैनाती में कई पक्षों की भागीदारी जिम्मेदारी आकलन को जटिल बनाती है, जिससे AI विफलताओं की दोषीता निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है।
जिम्मेदारी निर्माता पर डिजाइन या उत्पादन दोषों के लिए, सॉफ़्टवेयर डेवलपर पर कोड के मुद्दों के लिए, या उपयोगकर्ता पर निर्देशों का पालन न करने, अपडेट इंस्टॉल न करने, या सुरक्षा बनाए रखने के लिए हो सकती है।
“मुझे लगता है कि यह सब कुछ बहुत नया है, और मुझे लगता है कि हमें इससे सीखने में सक्षम होना चाहिए। अगर जरूरत हो तो हमें कुछ AI एजेंटों को रोकने में सक्षम होना चाहिए। लेकिन मेरी दृष्टि से, अगर इसे बनाने में कोई बुरी मंशा नहीं थी, तो कोई इसके लिए जिम्मेदार नहीं है क्योंकि आप कुछ वास्तव में नया कर रहे हैं,” Grachev ने BeInCrypto को बताया।
हालांकि, उनके अनुसार, इन स्थितियों को सावधानीपूर्वक प्रबंधित करने की आवश्यकता है ताकि निरंतर नवाचार पर प्रभाव न पड़े।
“अगर आप इस उद्यमी को दोष देते हैं, तो यह इनोवेशन को खत्म कर देगा क्योंकि लोग डर जाएंगे। लेकिन अगर यह गलत तरीके से काम करता है, तो सही है, यह अंततः काम कर सकता है। हमें इसे रोकने, सीखने, सुधारने और फिर से सीखने का तरीका चाहिए,” Grachev ने जोड़ा।
हालांकि, यह बारीक रेखा बेहद पतली बनी रहती है, खासकर अधिक चरम परिदृश्यों में।
जिम्मेदार AI एडॉप्शन के लिए विश्वास के मुद्दों का समाधान
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य पर चर्चा करते समय एक आम डर यह होता है कि AI एजेंट्स इंसानों से अधिक शक्तिशाली हो सकते हैं।
“इस पर बहुत सारी फिल्में हैं। अगर हम बात करें, मान लीजिए, पुलिस या सरकार के नियंत्रण की, या किसी युद्ध में किसी सेना की, तो निश्चित रूप से ऑटोमेशन एक बड़ा डर है। कुछ चीजें इतनी बड़ी स्तर पर ऑटोमेट की जा सकती हैं जहां वे इंसानों को नुकसान पहुंचा सकती हैं,” Grachev ने कहा।
जब पूछा गया कि क्या ऐसा परिदृश्य हो सकता है, Grachev ने कहा कि, सैद्धांतिक रूप से, यह हो सकता है। फिर भी, उन्होंने स्वीकार किया कि वह नहीं जानते कि भविष्य में क्या होगा।
हालांकि, ऐसी स्थितियां मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच मौलिक विश्वास के मुद्दों का प्रतीक हैं। Grachev कहते हैं कि इस समस्या का सबसे अच्छा तरीका यह है कि इंसानों को उन उपयोग मामलों से अवगत कराया जाए जहां AI वास्तव में सहायक हो सकता है।
“AI पर लोगों का विश्वास करना मुश्किल हो सकता है। इसलिए इसे कुछ सरल से शुरू करना चाहिए, क्योंकि AI एजेंट पर विश्वास तब नहीं बनेगा जब कोई यह समझाएगा कि यह भरोसेमंद है। लोगों को इसका उपयोग करने की आदत डालनी चाहिए। उदाहरण के लिए, अगर आप क्रिप्टो की बात कर रहे हैं, तो आप Pump.fun पर एक मीम लॉन्च कर सकते हैं, लेकिन इसे वॉइस मैसेज से क्यों नहीं लॉन्च किया जाए? AI एजेंट्स के साथ, बस एक वॉइस मैसेज भेजें जो कहे ‘कृपया इसे और उसे लॉन्च करें,’ और यह लॉन्च हो जाता है। और फिर अगला कदम [यह होगा] एजेंट पर कुछ और महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए भरोसा करना,” उन्होंने कहा।
अंततः, व्यापक AI एडॉप्शन की यात्रा निश्चित रूप से उल्लेखनीय प्रगति और अप्रत्याशित चुनौतियों से चिह्नित होगी।
इस विकासशील क्षेत्र में नवाचार को जिम्मेदार कार्यान्वयन के साथ संतुलित करना एक ऐसा भविष्य आकार देने के लिए महत्वपूर्ण होगा जहां AI पूरी मानवता के लिए लाभकारी हो।
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