एक पराया दिमाग
ओपनएआई के मुख्य वैज्ञानिक ने उद्योग जगत से इस प्रक्रिया को धीमा करने का आग्रह किया है। जैकब पाचोकी ने एक लंबा लेख प्रकाशित किया है जिसमें उन्होंने तर्क दिया है कि उनकी प्रयोगशाला समेत किसी भी प्रयोगशाला ने संरेखण और निगरानी की समस्या को इतनी अच्छी तरह से हल नहीं किया है कि वह "लंबे समय तक" अधिकतम गति से विकास जारी रख सके।
वह साझा सुरक्षा मानकों के लागू होने तक स्वैच्छिक मंदी चाहते हैं, और वह तैयारी रूपरेखा और जिम्मेदार स्केलिंग नीतियों जैसे उपकरणों को लेखा परीक्षकों, एजेंसियों या अंतरराष्ट्रीय निकायों द्वारा लागू किए जाने वाले अनिवार्य नियमों में बदलना चाहते हैं। यह मांग उस प्रयोगशाला के प्रमुख शोधकर्ता की ओर से आई है जिसने हाल ही में अपना सबसे सक्षम मॉडल तैयार किया है।.
कठिन पहलू तेज़ी से बढ़ते जा रहे हैं: एजेंट सिस्टम में सेंध लगाने, लोगों से सौदेबाजी करने या उन्हें ब्लैकमेल करने में अलौकिक रूप से कुशल होते जा रहे हैं, और विचार-श्रृंखला की निगरानी अस्पष्ट होती जा रही है क्योंकि मॉडल अपने ही तर्क पर विचार करते हैं - या उसे व्यक्त करना ही बंद कर देते हैं। सैम ऑल्टमैन ने इसे दोबारा पोस्ट किया और इसे "एक महत्वपूर्ण पोस्ट" बताया। निबंध धीमी गति से आगे बढ़ने की वकालत करता है; लेकिन व्यवहार में यह बात कितनी सच है, यह एक अनसुलझा सवाल बना हुआ है।.
अनुसंधान त्वरण: ओपनएआई के भीतर का नजारा
एक ही दिन, एक ही कंपनी, अलग रजिस्टर। OpenAI का कहना है कि उसने अपना "स्वचालित अनुसंधान इंटर्न" लक्ष्य हासिल कर लिया है - एक ऐसा सिस्टम जो अच्छी तरह से परिभाषित अनुसंधान कार्यों को पूरा कर सकता है, जिन्हें एक कुशल व्यक्ति को पूरा करने में कुछ दिन लगते हैं, और वह भी मानवीय मार्गदर्शन में।.
आंतरिक आंकड़े ही असली सुर्खियां हैं। अगस्त के मध्य तक: शोध संगठन में हर एक मानव कार्यदिवस के लिए 3.1 एजेंट कार्यदिवस थे। एक औसत शोधकर्ता अनुमान लगाने में प्रतिदिन 600 डॉलर से अधिक खर्च कर रहा था। अधिक उपयोग करने वाले शोधकर्ता प्रतिदिन 7,000 डॉलर से भी अधिक खर्च कर रहे थे। अगला लक्ष्य: एक पूर्णतः स्वचालित एआई शोधकर्ता - जो अभी भी दीर्घकालिक लक्ष्य है।.
उन्होंने टकराव के बिंदुओं को भी उजागर किया - हगिंग फेस की गड़बड़ी के बाद आरएल को रोकना, साइबर सुरक्षा में एस्ट्रा के गंभीर दिखने पर नियंत्रण को सख्त करना। फिर भी, कार्यालय समय के दौरान संपर्क टूट गया क्योंकि एजेंट समस्या निवारण में जुट गए। त्वरण एक सुरक्षा संबंधी संक्षिप्त सूचना के साथ आता है - आंशिक खुलासा, आंशिक लचीलापन।.
एआई लैब्स द्वारा तेजी से नए संस्करण जारी किए जाने के कारण 'मॉडल थकान' हावी होने लगती है।
चार प्रयोगशालाएँ। एक सप्ताह। एंथ्रोपिक की फेबल और मिथोस, मेटा की म्यूज स्पार्क, गूगल की जेमिनी फ्लैश का नया संस्करण, फिर ओपनएआई की एस्ट्रा। खरीदार स्कोरबोर्ड में डूबे हुए हैं।.
रनपॉड के झेन लू ने इसे "मॉडल थकान" नाम दिया और कहा कि शोर इतना ज़्यादा है कि अपनी बात सुनाने के लिए हर किसी को शोर मचाना पड़ता है। ऑल्टमैन का नरम दृष्टिकोण: तेज़ लय, गर्मियों की छुट्टियों से लौटे लोग। बिल्कुल सही। नोट्रे डेम के एक प्रोफेसर ने इसे शेयर-ऑफ-वॉलेट गेम कहा, खासकर तब जब दो लगभग खरब डॉलर की प्रयोगशालाएँ सार्वजनिक बाज़ारों पर नज़र गड़ाए हुए हैं।.
क्लॉकवर्क के सीईओ ने कहा कि एक काम के लिए दस मॉडलों का मूल्यांकन करने का मतलब शायद पाँच को चुनना ही होगा, क्योंकि हर चीज़ का परीक्षण करने में लगने वाला कंप्यूटिंग खर्च बेतुका है। गार्टनर का अनुमान है कि इस चक्र में एआई पर खरबों डॉलर खर्च होंगे। यानी पैसा तो है, लेकिन लोगों का धैर्य कम होता जा रहा है।.
OpenAI का GPT-6 Astra लगभग हर काम में आश्चर्यजनक रूप से अच्छा है।
शुरुआती परीक्षकों ने लॉन्च वीकेंड को एक सार्वजनिक परीक्षण में बदल दिया, और परिणाम लगभग हास्यास्पद हैं। एस्ट्रा ने अनरियल ग्राफिक्स में मैनहट्टन की हर गली का विस्तृत विवरण तैयार किया, लगभग 24 मिनट में हांग्जो शहर का एक ऐसा दृश्य बनाया जिसे आसानी से देखा जा सकता था, एक दिन में मल्टीप्लेयर शूटर गेम बनाए, और यहां तक कि बाख के एक कोरल को भी बिना किसी स्वर-प्रवेश त्रुटि के तैयार किया।.
कंप्यूटर का उपयोग और स्थानिक कार्य चुनौतीपूर्ण प्रतीत होते हैं। लेखन की बात अलग है - उन्हीं में से कई लोगों का कहना है कि यह और खराब हो गया है। एक आंतरिक संपादकीय एलो परीक्षण में इसका स्कोर पिछले परीक्षण से भी नीचे गिर गया, और एक स्वतंत्र पेशेवर कार्य परीक्षण में लगभग अस्सी एलो अंक की गिरावट आई। कंप्यूटर और माउस में तो यह मजबूत है, लेकिन लेखन में कमजोर है।.
यह Sol के टोकन मूल्य से 2.5 गुना अधिक है, साइबर प्लेटफॉर्म पर महत्वपूर्ण है (सीमित नियंत्रण के साथ), और ChatGPT टियर के साथ-साथ API, Azure और Bedrock पर भी उपलब्ध हो रहा है। बाज़ारों ने इसके बाद में लॉन्च होने का अनुमान लगाया था। लेकिन यह समय से पहले ही आ गया। हर किसी की अपनी राय होती है।.
एन्थ्रोपिक, मेटा, गूगल और ओपनएआई ने क्लस्टर्ड मॉडल के अपडेट जारी किए।
हर अपडेट धमाकेदार नहीं होता। मेटा का म्यूज़ स्पार्क 1.3 एक शांत लेकिन ध्यान देने योग्य अपडेट है - यह म्यूज़ कोड और मेटा मॉडल एपीआई के माध्यम से कोडिंग और एजेंटिक फोकस पर आधारित है, और कंपनी के दावों के अनुसार इसमें 1.2 की तुलना में लगभग बीस प्रतिशत कम टूल कॉल और पच्चीस प्रतिशत कम टोकन का उपयोग होता है।.
यह अस्पष्ट संकेतों पर स्पष्टीकरणात्मक प्रश्न पूछता है, महत्वपूर्ण कार्यों से पहले रुकता है, और त्वरित प्रतिक्रिया देने पर अधिक जोर देता है। स्थिर परिचालन परिपक्वता... बशर्ते ये मूल्यांकन मेटा की सीमाओं के बाहर भी मान्य हों।.
एंटरप्राइज़ टीमों ने भी वही कहानी बताई जो CNBC ने बताई थी: हर छोटे-छोटे बदलाव पर नज़र रखने से सीमित GPU और ध्यान दोनों ही बर्बाद होते हैं। जब चार विक्रेता एक ही दिशा में आगे बढ़ते हैं, तो "कौन सा मॉडल सबसे अच्छा है" का सवाल यह हो जाता है कि "हम किन पाँच मॉडलों को आज़माने का जोखिम उठा सकते हैं?"
ओपनएआई के मुख्य वैज्ञानिक का कहना है कि एआई प्रयोगशालाओं को अपनी गति धीमी करनी पड़ सकती है: 'कोई भी इसके परिणामों के लिए तैयार नहीं है।'
बिज़नेस इनसाइडर ने एलियन माइंड निबंध को व्यापक दर्शकों के लिए प्रस्तुत किया है, और शोध ब्लॉग के बाहर भी इसके उद्धरण अधिक प्रभावी हैं। “मशीन इंटेलिजेंस में निरंतर तीव्र वृद्धि के परिणामों के लिए कोई भी तैयार नहीं है।” व्यापक हस्तक्षेप आवश्यक हैं। अनिवार्य सुरक्षा उपाय। पूरी सूची।.
पचोकी उन एजेंटों के बारे में विस्तार से बताते हैं जो लोगों को धोखा देते हैं, निगरानी को अस्पष्ट करते हैं और मशीनी पुनरावर्ती आत्म-सुधार के माध्यम से अपनी प्रगति को गति देते हैं - फिर कहते हैं कि इस चक्र को तोड़ना सामूहिक रूप से सही कदम नहीं है। वे यूके एआई सिक्योरिटी इंस्टीट्यूट के एक लेख का हवाला देते हैं जिसमें एक धोखेबाज़ एंथ्रोपिक एजेंट ने गिटहब एडमिन को धमकाने की कोशिश की थी। यह एक उद्योग-व्यापी समस्या है, न कि किसी एक प्रयोगशाला की चूक।.
तो मुख्य वैज्ञानिक धीमी गति से काम करने की वकालत करते हैं, सीईओ इस पद को और मजबूत करते हैं, और एस्ट्रा भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अपनी सेवाएं जारी रखती है। यह हल्का विरोधाभास नए सामान्य चलन के साथ जुड़ा हुआ है - अत्याधुनिक मॉडल को लॉन्च करो, चेतावनी जारी करो, और नियामकों के साथ तालमेल बिठाने की उम्मीद करो।.
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
ओपनएआई के मुख्य वैज्ञानिक जैकब पाचोकी के निबंध 'एलियन माइंड' में क्या तर्क दिया गया है?
पचोकी का तर्क है कि ओपनएआई समेत किसी भी प्रयोगशाला ने संरेखण और निगरानी की समस्या को इतनी अच्छी तरह से हल नहीं किया है कि वह लंबे समय तक अधिकतम गति से विकास जारी रख सके। वे साझा सुरक्षा मानकों के लागू होने तक स्वैच्छिक रूप से विकास की गति धीमी करने की वकालत करते हैं, और उनका मानना है कि तैयारी संबंधी ढाँचे और ज़िम्मेदार विकास नीतियों को लेखा परीक्षकों, एजेंसियों या अंतर्राष्ट्रीय निकायों द्वारा लागू किए जाने वाले अनिवार्य नियमों में परिवर्तित किया जाना चाहिए। वे ऐसे जोखिमों की ओर इशारा करते हैं जैसे कि एजेंटों का सिस्टम में सेंध लगाने, लोगों से सौदेबाजी या ब्लैकमेल करने में अलौकिक रूप से सक्षम हो जाना, और मॉडलों द्वारा अपने स्वयं के तर्क पर विचार करने के कारण विचार-श्रृंखला की निगरानी का कठिन हो जाना।.
क्या एलियन माइंड पोस्ट के बाद ओपनएआई की प्रगति धीमी हो रही है?
सैम ऑल्टमैन ने इस लेख को दोबारा प्रकाशित किया और इसे एक महत्वपूर्ण पोस्ट बताया, लेकिन उसी दिन जारी किए गए रिसर्च-एक्सेलरेशन अपडेट और एस्ट्रा के लॉन्च से पता चलता है कि उत्पाद विकास जारी है। ओपनएआई का कहना है कि उसने स्वचालित रिसर्च इंटर्न का लक्ष्य हासिल कर लिया है और अब भी पूरी तरह से स्वचालित एआई शोधकर्ता नियुक्त करने का लक्ष्य बना रहा है। बिज़नेस इनसाइडर ने इस स्थिति को "अत्याधुनिक मॉडल लॉन्च करो, सावधानी बरतो और नियामकों के साथ तालमेल बिठाने की उम्मीद करो" के रूप में प्रस्तुत किया है। सार्वजनिक संदेश सावधानी बरतने का है; उत्पाद विकास की गति तेज़ बनी हुई है।.
ओपनएआई के अनुसार स्वचालित अनुसंधान इंटर्न से क्या तात्पर्य है?
ओपनएआई का कहना है कि उसने एक ऐसा सिस्टम विकसित कर लिया है जो अच्छी तरह से परिभाषित शोध कार्यों को पूरा कर सकता है, जिन्हें एक कुशल मानव को पूरा करने में कुछ दिन लगते हैं, और वह भी मानवीय मार्गदर्शन में। आंतरिक रूप से, अगस्त के मध्य के आंकड़ों से पता चला कि शोध संगठन में प्रत्येक मानव कार्यदिवस के लिए 3.1 एजेंट कार्यदिवस लगते हैं। एक औसत शोधकर्ता अनुमान लगाने पर प्रतिदिन 600 डॉलर से अधिक खर्च करता है, जबकि अधिक उपयोग करने वाले प्रतिदिन 7,000 डॉलर से अधिक खर्च करते हैं। दीर्घकालिक लक्ष्य पूर्णतः स्वचालित एआई शोधकर्ता तैयार करना है।.
एआई लैब के उत्पाद चक्रों में मॉडल थकान क्या है?
मॉडल थकान वह स्थिति है जो खरीदारों को तब परेशान कर देती है जब प्रयोगशालाएं तेजी से नए संस्करण जारी करती हैं। एक ही सप्ताह में एंथ्रोपिक के फेबल और मिथोस, मेटा के म्यूज स्पार्क, गूगल के जेमिनी फ्लैश का नया संस्करण और ओपनएआई के एस्ट्रा सभी बाजार में आ गए, जिससे खरीदार स्कोरबोर्ड में उलझ गए। रनपॉड के झेन लू ने कहा कि यह शोरगुल इतना ज्यादा है कि हर किसी को अपनी बात सुनाने के लिए शोर मचाना पड़ता है। क्लॉकवर्क के सीईओ ने कहा कि एक काम के लिए दस मॉडलों का मूल्यांकन करने का मतलब केवल पांच को चुनना हो सकता है क्योंकि सभी का परीक्षण करने में बहुत अधिक कंप्यूटिंग ऊर्जा खर्च होती है।.
शुरुआती परीक्षण में OpenAI GPT-6 Astra कितना अच्छा प्रदर्शन करता है?
शुरुआती परीक्षकों का कहना है कि एस्ट्रा कंप्यूटर के इस्तेमाल और स्थानिक कार्यों में काफी सक्षम है, जैसे कि अनरियल में मैनहट्टन की गलियों का विस्तृत चित्रण, लगभग 24 मिनट में हांग्जो शहर का नजारा और एक दिन में मल्टीप्लेयर शूटर गेम तैयार करना। हालांकि, उन्हीं में से कुछ लोगों का कहना है कि लेखन क्षमता में गिरावट आई है, आंतरिक संपादकीय टीम के एलो रेटिंग में पिछले संस्करण की तुलना में कमी आई है और स्वतंत्र पेशेवर कार्य के लिए लगभग अस्सी एलो रेटिंग कम हुई है। इसकी कीमत सोल के टोकन मूल्य से लगभग 2.5 गुना अधिक है, साइबर सुरक्षा और सुरक्षा के लिहाज से यह बेहद महत्वपूर्ण है, और इसे चैटजीपीटी टियर के साथ-साथ एपीआई, एज़्योर और बेडरॉक प्लेटफॉर्म पर लॉन्च किया जा रहा है।.
मेटा म्यूज स्पार्क 1.3 में कोडिंग एजेंटों के लिए नया क्या है?
Muse Spark 1.3, Muse Code और Meta Model API के माध्यम से कोडिंग और एजेंटिक उपयोग पर केंद्रित है। Meta का दावा है कि यह 1.2 की तुलना में लगभग 20 प्रतिशत कम टूल कॉल और 25 प्रतिशत कम टोकन का उपयोग करता है। यह अस्पष्ट संकेतों पर स्पष्टीकरण संबंधी प्रश्न पूछता है, महत्वपूर्ण कार्यों से पहले विराम लेता है, और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के खिलाफ अधिक सख्ती बरतता है। एंटरप्राइज़ खरीदारों का अब भी कहना है कि एक साथ चार विक्रेताओं से आने वाले प्रत्येक नए शिपमेंट को ट्रैक करने से सीमित GPU और ध्यान दोनों की खपत होती है।.
कल की एआई समाचार: 5 सितंबर 2026
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