एआई को सार्वजनिक, निजी या व्यक्तिगत एआई के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। इन श्रेणियों के आधार पर एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने और डिजाइन करने से नियामक सीमाओं, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा पर मुद्दों को हल करने में मदद मिल सकती है।
यह वर्गीकरण लोगों को एआई के उद्देश्य को समझने में भी मदद करता है, इसे कौन संचालित करता है, यह आपके डेटा को कैसे संभालता है, और सार्वजनिक, व्यक्तिगत और संगठनात्मक हितों की सुरक्षा के लिए क्या प्रतिबंध लगाए जा सकते हैं।
सार्वजनिक, निजी और व्यक्तिगत एआई के बीच अंतर को समझने के लिए, आइए उनके उद्देश्य, प्रदर्शन, डेटा प्रबंधन और गोपनीयता के आधार पर उनकी तुलना करें।
सार्वजनिक एआई का तात्पर्य उपयोगकर्ता डेटा और विकिमीडिया और रेसनेट जैसे विभिन्न ओपन-सोर्स प्लेटफार्मों पर प्रशिक्षित एआई से है। इस प्रकार के एआई एआई के कुछ सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से सुलभ रूप हैं जिनका उपयोग लोग काम, स्कूल और व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए दैनिक रूप से करते हैं।
सार्वजनिक एआई एक एआई सेवा, प्रोग्राम या एल्गोरिदम है जो इंटरनेट पर किसी के लिए भी खुले तौर पर उपलब्ध है। सार्वजनिक एआई आम तौर पर सामान्य प्रयोजन के अनुप्रयोग होते हैं जो वैश्विक आबादी की सेवा करते हैं, समस्याओं और कार्यों के लिए प्रभावी एआई समाधान प्रदान करते हैं जिन्हें पूरा करने के लिए आम तौर पर कई मानव-घंटे की आवश्यकता होती है। कुछ सबसे लोकप्रिय सार्वजनिक एआई से आप परिचित हो सकते हैं जिनमें खोज इंजन, सोशल मीडिया एल्गोरिदम, भाषा अनुवादक और आधुनिक टेक्स्ट-टू-स्पीच इंजन शामिल हैं।
जैसा कि पहले कहा गया है, सार्वजनिक एआई इंटरनेट पर किसी के लिए भी खुले तौर पर पहुंच योग्य है। अधिकांश सार्वजनिक AI पहले से ही खोज इंजन, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म और एक्सटेंशन में एकीकृत हैं, जिन्हें उपयोग करने के लिए किसी विशेष साइन-अप या भुगतान की आवश्यकता नहीं होती है। कई सार्वजनिक एआई मॉडल, जैसे कि लामा, रेसनेट और बीईआरटी, किसी के भी उपयोग के लिए और अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए फाइन-ट्यून के लिए स्वतंत्र रूप से ऑनलाइन उपलब्ध हैं।
सार्वजनिक एआई सिस्टम एक साथ बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं को संभालने के लिए बनाए जाते हैं। उपयोगकर्ताओं की संख्या (कभी-कभी लाखों की सीमा में) के कारण, सार्वजनिक एआई अधिक से अधिक उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से अच्छा प्रदर्शन करने के लिए तैयार हैं। राज्य और उसके लोगों के हितों की सुरक्षा के लिए सार्वजनिक एआई पर कुछ नियम भी लगाए गए हैं। विशिष्ट विनियमन में उपयोगकर्ताओं को कुछ प्रकार की जानकारी से वंचित करना और एआई को उसके कार्यों और क्षमताओं में बाधा डालना शामिल होगा।
सार्वजनिक एआई के बारे में सबसे बड़ी चिंताओं में से एक डेटा और गोपनीयता को संभालने का उनका तरीका है। ये सिस्टम अपने एआई एल्गोरिदम और सेवाओं को बेहतर बनाने और संचालित करने के लिए बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करते हैं। हालाँकि, यह काफी चिंताजनक हो सकता है, क्योंकि सेवा का स्वामित्व और संचालन करने वाले संगठनों द्वारा डेटा का दुरुपयोग किया जा सकता है। सार्वजनिक एआई के संचालन की प्रकृति के कारण उपयोगकर्ता डेटा और गोपनीयता की सुरक्षा में कानून और नियम सीमित हैं।
व्यवसायों को निजी एआई की आवश्यकता होने का कारण यह है कि चैटजीपीटी जैसे सार्वजनिक एआई संगठनों के लिए गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी समस्याएं पेश करते हैं। एक निजी एआई का तात्पर्य व्यापार रहस्यों और अन्य बौद्धिक संपत्तियों की सुरक्षा से समझौता किए बिना किसी संगठन की जरूरतों को पूरा करने के लिए प्रशिक्षित और परिष्कृत एआई मॉडल से है। कई निजी एआई को संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप एआई मॉडल को फिट करने के लिए निजी डेटा का उपयोग करके सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम से ठीक किया जाता है।
निजी एआई का उद्देश्य किसी संगठन के लिए विशेष रूप से निर्मित एआई प्रणाली बनाना है। इसका उपयोग आंतरिक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने और कंपनी के भीतर दक्षता और समग्र उत्पादकता बढ़ाने के लिए किया जाता है। निजी एआई को अक्सर ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम), आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसी विभिन्न आंतरिक प्रणालियों में नियोजित किया जाता है।
सार्वजनिक एआई के विपरीत, निजी एआई जनता के लिए खुले तौर पर उपलब्ध नहीं है। सामान्य तौर पर, यह सुनिश्चित करने के लिए कि संवेदनशील डेटा और प्रक्रियाएं सुरक्षित रहें, निजी एआई तक पहुंच केवल अधिकृत कर्मियों तक ही सीमित है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यद्यपि व्यवसाय आंतरिक उत्पादकता के लिए निजी एआई का उपयोग करते हैं, वे ग्राहकों को उनकी सेवाओं तक पहुंचने के लिए एक अलग व्यक्तिगत एआई का भी उपयोग करते हैं।
निजी एआई को किसी संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए प्रशिक्षित और सुव्यवस्थित किया जाता है। यह व्यवसायों को किसी दिए गए कार्य के लिए इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम या उनके मॉडल को बेहतर बनाने की अनुमति देता है। यह, बदले में, लागत बचाने के साथ-साथ एआई को अच्छे प्रदर्शन के साथ चलाने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति को कम करता है। चूंकि यह जनता के लिए सुलभ नहीं है, निजी एआई के पास कम नियम हैं और वे अपने एआई की क्षमता को बढ़ाने के लिए अप्रतिबंधित एआई मॉडल या एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।
डेटा हैंडलिंग और गोपनीयता सबसे बड़ा कारण है कि कंपनियों को निजी एआई की आवश्यकता होती है। निजी एआई के साथ, संगठन अपने डेटा को नियंत्रित और सुरक्षित कर सकते हैं, डेटा उल्लंघनों और अनधिकृत पहुंच के जोखिम को कम कर सकते हैं। निजी एआई को ठीक करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को मॉडल को डिजाइन और प्रशिक्षित करने के लिए किराए के इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों और सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की एक टीम द्वारा क्यूरेट किया जाता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा उनके एआई को पूर्वाग्रहित करता है।
व्यक्तिगत एआई एक एआई एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो लोगों को उनके दैनिक जीवन में सहायता करने के लिए बनाया गया है। इन्हें आमतौर पर स्मार्टफोन, टैबलेट, स्मार्ट स्पीकर और पहनने योग्य उपकरणों जैसे व्यक्तिगत उपकरणों के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है। व्यक्तिगत एआई के कुछ उदाहरणों में एलेक्सा, बिक्सबी, गूगल असिस्टेंट और सिरी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट शामिल होंगे।
व्यक्तिगत एआई को किसी विशिष्ट सेवा का उपयोग करने के लिए प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते समय किसी व्यक्ति के उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यक्तिगत एआई एल्गोरिदम उपयोगकर्ता को उनकी प्राथमिकताओं के अनुरूप अनुकूलित अनुभव प्रदान करते हैं, जिससे ग्राहकों के लिए एक निश्चित सेवा का उपयोग करना आसान हो जाता है।
हालांकि सार्वजनिक एआई जितना स्केलेबल नहीं है, वैयक्तिकृत एआई व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुरोधों को समझने और उनका जवाब देने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। वैयक्तिकृत AI सार्वजनिक AI की तुलना में क्रमिक रूप से धीमा हो सकता है क्योंकि इसे कोई भी परिणाम प्रदान करने से पहले उपयोगकर्ता के लिए डेटा की प्रासंगिकता पर विचार करने की आवश्यकता होती है। जैसा कि कहा गया है, व्यक्तिगत AI निजी AI की तुलना में अधिक सक्षम है क्योंकि यह उपयोगकर्ता के लिए बेहतर और अधिक प्रासंगिक आउटपुट प्रदान करता है। बेशक, प्रदर्शन इस बात पर भी निर्भर करेगा कि आप कौन सी व्यक्तिगत एआई सेवा पसंद करते हैं और एआई बनाने वाली कंपनी इसे कैसे संचालित करती है।
गोपनीयता और डेटा हैंडलिंग व्यक्तिगत एआई के संबंध में सबसे बड़ी चिंताओं में से कुछ हैं। किसी सेवा में व्यक्तिगत एआई का उपयोग कैसे किया जाता है, इसके कारण कानून कंपनियों को उपयोगकर्ताओं की सेवा की शर्तों से सहमत होने के बाद व्यक्तिगत उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। यह उन्हें उपयोगकर्ता डेटा गोपनीयता और सुरक्षा की रक्षा के लिए उत्तरदायी बनाता है। हालाँकि, डेटा की संवेदनशीलता के कारण, कोई भी डेटा उल्लंघन संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता और सुरक्षा को नुकसान पहुंचा सकता है।
एआई को सार्वजनिक एआई, निजी एआई और व्यक्तिगत एआई में वर्गीकृत करना हमें इष्टतम प्रदर्शन, पहुंच बनाए रखते हुए विशिष्ट कार्यों को हल करने में एआई लागू करने में सक्षम बनाता है। , डेटा सुरक्षा, और उपयोगकर्ता गोपनीयता। आसान तुलना के लिए यहां एक तालिका है:
पहलू | सार्वजनिक एआई | निजी एआई | व्यक्तिगत एआई |
---|---|---|---|
उद्देश्य | व्यापक, सामान्य उद्देश्य | व्यापक, सामान्य उद्देश्य | व्यक्तिगत उपयोगकर्ता की आवश्यकताएं |
पहुंच | जनता के लिए खुला है | प्रतिबंधित पहुंच, केवल कर्मचारी | पहुंच ग्राहकों तक सीमित है |
प्रदर्शन | स्केलेबल, एक साथ बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं का समर्थन करता है, इष्टतम | अनुकूलित, विशिष्ट परिचालन कार्यों के लिए अनुकूलित, तेज़ | वैयक्तिकृत, इष्टतम |
डेटा हैंडलिंग और गोपनीयता | कम डेटा गोपनीयता, कंपनियां कानून के अनुसार डेटा का उपयोग कर सकती हैं | उच्च डेटा सुरक्षा, कंपनी अपना डेटा स्वयं संभालती है | मध्यम स्तर की गोपनीयता, उपयोगकर्ता कंपनी की सेवा की शर्तों से सहमत हैं |
के बीच अंतर को समझना सार्वजनिक एआई, निजी एआई और व्यक्तिगत एआई महत्वपूर्ण हैं क्योंकि ये श्रेणियां दर्शाती हैं कि हम अपने दैनिक जीवन में एआई का उपयोग कैसे करते हैं। यह हमें व्यक्तियों और संगठनों की गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए कुछ कानून और नियम बनाने में भी मदद करता है। इन भेदों के बिना, ऐसे नियमों को लागू करना कठिन होगा, जिसके परिणामस्वरूप कंपनियां उपयोगकर्ता डेटा का दुरुपयोग कर सकती हैं, व्यावसायिक व्यापार रहस्यों को लीक कर सकती हैं, या यहां तक कि एआई लोकतंत्रीकरण की मृत्यु भी हो सकती है।
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