एआई कोडर्स की नौकरी नहीं लेगा। मनुष्य अभी के लिए शासन करते हैं

संक्षिप्त एआई शायद सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की जगह नहीं लेगा, लेकिन भविष्य में उनके काम करने के तरीके को नाटकीय रूप से बदल देगा, खासकर अगर वे कोड उत्पन्न करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करने वाली मशीनों को निर्देश दे सकते हैं।

कई संगठनों - ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट से अमेज़ॅन और डीपमाइंड जैसे अनुसंधान प्रयोगशालाओं ने कोड सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया है। हाल ही में सर्वेक्षण GitHub के 2,000 से अधिक डेवलपर्स में से अधिकांश ने पाया कि अधिकांश उत्तरदाताओं ने पाया कि GitHub के Copilot ने उनकी उत्पादकता बढ़ाने में मदद की क्योंकि AI टूल सुपर-ऑटोकंप्लीट की तरह कार्य कर सकता है, जिससे डेवलपर्स को प्रोग्राम के लिए बॉयलरप्लेट कोड को और अधिक तेज़ी से लिखने में मदद मिलती है।

लेकिन क्या भविष्य में प्रोग्रामर्स की नौकरी मशीनों से ले ली जाएगी? "मुझे विश्वास नहीं है कि एआई मानव डेवलपर्स की जगह लेने के करीब है," एआई सेवाओं के लिए अमेज़ॅन के उपाध्यक्ष वासी फिलोमिन, बोला था आईईईई स्पेक्ट्रम।

यह संभव है कि डेवलपर्स को प्रोग्रामिंग भाषाओं के सिंटैक्स और शब्दावली को सीखने की आवश्यकता न हो, और इसके बजाय कार्यक्रमों को डिजाइन करने के लिए अवधारणाओं और प्रणालियों को समझने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होगी, जबकि एआई सभी उबाऊ, बारीक-किरकिरा कोडिंग कार्य कर सकता है, उन्होंने कहा। दूसरे शब्दों में, आप वर्णन करते हैं कि कोई एप्लिकेशन कैसे काम करता है और मशीन-लर्निंग मॉडल संकलित या चलाने के लिए संबंधित कोड को आउटपुट करता है।

जावा कोड को स्वचालित करने पर केंद्रित कंपनी, डिफब्लू के सह-संस्थापक पीटर श्रामेल ने सहमति व्यक्त की कि प्रोग्रामिंग नौकरियां बदल जाएंगी और इंजीनियर कठिन, रचनात्मक समस्याओं पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होंगे।

"सॉफ्टवेयर डेवलपर्स अपनी नौकरी नहीं खोएंगे क्योंकि एक स्वचालन उपकरण उनकी जगह लेता है," उन्होंने कहा। "हमेशा अधिक सॉफ़्टवेयर होंगे जिन्हें लिखने की आवश्यकता है।"

सार्वजनिक एआई प्रशिक्षण डेटासेट में निजी चिकित्सा छवियां

चिकित्सा सेटिंग्स में लिए गए लोगों की तस्वीरों को टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सार्वजनिक डेटासेट में स्क्रैप कर दिया गया है, सभी उस विशेष उपयोग-मामले के लिए सहमति के बिना।

एक कलाकार, जो लैपिन के नाम से जाना जाता है, यह देखकर भयभीत था कि लगभग एक दशक पहले सर्जिकल उद्देश्यों के लिए ली गई दो निजी छवियां LAION-5B डेटासेट में हैं, जिनका उपयोग स्टेबल डिफ्यूजन और Google के इमेजन जैसे लोकप्रिय मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। लैपिन बोला था Ars Technica उसे डिस्केरटोसिस कॉन्जेनिटा है, जो एक दुर्लभ आनुवंशिक स्थिति है जो अस्थि मज्जा के कार्य को बाधित करती है और त्वचा के ऊतकों को प्रभावित करती है। 

"यह मेरी त्वचा से लेकर मेरी हड्डियों और दांतों तक सब कुछ प्रभावित करता है," उसने कहा। “2013 में, मुंह और जबड़े की सर्जरी के इतने चक्कर लगाने के बाद, मैंने चेहरे की आकृति को बहाल करने के लिए प्रक्रियाओं का एक छोटा सेट लिया। ये तस्वीरें इस सर्जन के साथ मेरी आखिरी प्रक्रिया की हैं।” लैपिन ने कहा कि सर्जन, जिसने मेडिकल तस्वीरें संग्रहीत कीं, 2018 में मृत्यु हो गई, और किसी तरह डेटा प्राप्त किया गया, ऑनलाइन साझा किया गया और डाउनलोड किया गया।

संवेदनशील, निजी डेटा पर अधिक मॉडलों को प्रशिक्षित होने से रोकने के लिए लैपिन अब डेटासेट से अपनी तस्वीरें हटाना चाहती है। "मैं किसी के लिए व्यक्तिगत जानकारी का त्याग किए बिना डेटा सेट से अपनी छवि को हटाने के लिए कहने का एक तरीका चाहता हूं। सिर्फ इसलिए कि उन्होंने इसे वेब से हटा दिया है, इसका मतलब यह नहीं है कि इसे सार्वजनिक जानकारी या यहां तक ​​कि वेब पर भी होना चाहिए था, ”उसने कहा।

OpenAI ने मुक्त, खुला वाक् पहचान मॉडल जारी किया

OpenAI ने एक खुला स्रोत तंत्रिका नेटवर्क जारी किया है जिसका नाम व्हिस्पर है जो विभिन्न भाषाओं और उच्चारणों में वाक् पहचान में सक्षम है।

व्हिस्पर को वेब से स्क्रैप किए गए 680,000 घंटे के ऑडियो डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। मॉडल एक एन्कोडर में फीड करने के लिए इनपुट डेटा को 30-सेकंड विखंडू में विभाजित करता है। ऑडियो स्निपेट के लिए कैप्शन जेनरेट करने के लिए एक डिकोडर को प्रशिक्षित किया जाता है; यह भाषाओं की पहचान करने और भाषण को अंग्रेजी पाठ में स्वचालित रूप से स्थानांतरित करने में सक्षम है।

ओपनएआई द्वारा पोस्ट किए गए उदाहरणों से पता चलता है कि व्हिस्पर उस भाषण को सटीक रूप से ट्रांसक्रिप्ट कर सकता है जो तेज और गड़बड़ है, मोटे स्कॉटिश उच्चारण में बोली जाती है, साथ ही कोरियाई पॉप गानों की क्लिप का अनुवाद भी कर सकती है। 

"हम उपयोगी अनुप्रयोगों के निर्माण और मजबूत भाषण प्रसंस्करण पर आगे के शोध के लिए नींव के रूप में काम करने के लिए ओपन-सोर्सिंग मॉडल और अनुमान कोड हैं," ओपनएआई की घोषणा. "हमें उम्मीद है कि व्हिस्पर की उच्च सटीकता और उपयोग में आसानी डेवलपर्स को अधिक व्यापक अनुप्रयोगों के लिए वॉयस इंटरफेस जोड़ने की अनुमति देगी।" 

आप मॉडल के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं यहाँ उत्पन्न करें [पीडीएफ] और कोड तक पहुंचें यहाँ उत्पन्न करें. 

हम एआई को अपने काम से कैसे रोक सकते हैं?

कलाकार इस बारे में सोच रहे हैं कि एआई मॉडल का उपयोग करके नेटिज़न्स द्वारा अपने काम को फटने और कॉपी किए जाने से कैसे बचाया जाए। विशेष रूप से जब लोग एमएल सॉफ्टवेयर में "टाइम्स स्क्वायर, न्यूयॉर्क शहर में एक गर्मियों की दोपहर" जैसे विवरणों को एमएल सॉफ्टवेयर में फीड कर रहे हैं और आउटपुट को सहेज रहे हैं।

स्थापित कलाकार ग्रेग रुतकोव्स्की का नाम कला-उत्पादक मॉडल में टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के रूप में 93,000 से अधिक बार दर्ज किया गया है, जो दुनिया के कुछ सबसे प्रसिद्ध कलाकारों जैसे पाब्लो पिकासो या लियोनार्डो दा विंची से अधिक है, जिन्होंने लगभग 2,000 संकेतों को प्रत्येक या उससे कम में चित्रित किया है, एमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा की रिपोर्ट. दूसरे शब्दों में, लोगों को कलाकृति का निर्माण करने के लिए एआई मॉडल मिल रहे हैं जो विशेष रूप से अन्य कलाकारों का उल्लेख नहीं करने के लिए रुतकोव्स्की की शैली को चीरते हैं।

दरअसल, मिडजॉर्नी या स्टेबल डिफ्यूजन जैसे टूल के साथ खेलने वाले लोग कई छवियों को मंथन कर सकते हैं जो रुतकोव्स्की की महाकाव्य फंतासी से भरी डिजिटल पेंटिंग्स की तरह दिखती हैं। पाठ विवरण से परे किसी कौशल की आवश्यकता नहीं है। रुतकोव्स्की जैसे कलाकार यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि ये टेक्स्ट-टू-इमेज सिस्टम भविष्य में उनके काम और आजीविका को कैसे प्रभावित करते हैं। 

इलस्ट्रेटर कार्ला ऑर्टिज़ के अनुसार, कुछ लोग चाहते हैं कि उनका काम प्रशिक्षण डेटासेट से छीन लिया जाए ताकि मॉडल उनकी शैलियों को पुन: पेश न कर सकें, और अन्य का मानना ​​​​है कि एआई कंपनियों को अपने काम का बेहतर समर्थन करने के लिए संग्रहालयों और कलाकारों के साथ काम करने का प्रयास करना चाहिए।

"यह सिर्फ कलाकार नहीं है। यह फोटोग्राफर, मॉडल, अभिनेता और अभिनेत्री, निर्देशक, छायाकार हैं, ”उसने कहा। "किसी भी प्रकार के दृश्य पेशेवर को अभी इस विशेष प्रश्न से निपटना है।"

कोहेयर फॉर एआई स्कॉलर्स प्रोग्राम

भाषा मॉडल स्टार्टअप कोहेरे की गैर-लाभकारी अनुसंधान शाखा ने शुभारंभ इंजीनियरों की भर्ती के लिए एक कार्यक्रम, जो मशीन-लर्निंग अनुसंधान में अपना करियर शुरू करना चाहते हैं, लेकिन अभी तक कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है।

उम्मीदवारों को किसी विशिष्ट डिग्री की आवश्यकता नहीं है और न ही शिक्षा में काम करने का कोई अनुभव। कार्यक्रम में स्वीकार किए गए लोगों को विशेषज्ञों के साथ जोड़ा जाएगा और जनवरी से अगस्त 2023 तक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक विशिष्ट समस्या की दूर से जांच करने का काम किया जाएगा, और उन्हें वित्तीय सहायता प्राप्त होगी। 

कोहेयर फॉर एआई की प्रमुख सारा हुकर ने कहा, "हमने इस कार्यक्रम को मशीन लर्निंग में अधिक प्रवेश बिंदु बनाने और विश्व स्तरीय अनुसंधान और इंजीनियरिंग विशेषज्ञता तक पहुंच को व्यापक बनाने के तरीके के रूप में डिजाइन किया है।" रजिस्टर.

"मशीन लर्निंग में सबसे अच्छे और प्रतिभाशाली दिमाग सीमाओं को पार करते हैं और अक्सर अनुसंधान में विभिन्न रास्तों का अनुसरण करते हैं। इसलिए हम मौलिक रूप से यह बदलने के लिए काम कर रहे हैं कि कहां, कैसे और किसके द्वारा शोध किया जाता है। यह कार्यक्रम उसी दिशा में एक कदम है।"

"मशीन सीखने में नई प्रगति के लिए अग्रणी एनएलपी शोधकर्ताओं की अगली पीढ़ी का समर्थन करना आवश्यक है। दुर्भाग्य से, आज अत्याधुनिक एनएलपी समस्याओं और बड़े पैमाने पर एमएल प्रयोगात्मक सेटिंग्स तक सीमित पहुंच पर शोध करने के लिए बहुत कम सेटिंग्स हैं। मौलिक अनुसंधान में भागीदारी तक पहुंच को व्यापक बनाकर - विशेष रूप से वैकल्पिक पृष्ठभूमि के लोगों के बीच - स्कॉलर्स प्रोग्राम का उद्देश्य इसे बदलना है," उसने कहा।

की समय सीमा लागू करें कार्यक्रम के लिए 7 नवंबर है। ®