Cuckoo Chain began as an audacious bet: that a small team and a global community could prove on-chain AI workloads at scale. Together, we did exactly that. Today we’re announcing that Cuckoo Chain is entering sunset mode, and we want to share not only the logistics but the lessons that will guide our next chapter.

This isn't a story of failure, but one of evolution. We set out to explore a new frontier, and the knowledge we brought back has illuminated a much clearer path forward. We’re immensely proud of what we built and even more excited for what comes next.

What We Achieved​

The Cuckoo Chain experiment was a resounding success in demonstrating real-world engagement with on-chain AI. The numbers speak for themselves:

• Peak Daily Transactions: 300,000
• Lifetime Transactions: 888,884
• Unique Wallet Addresses: 57,089

These aren’t just vanity metrics. They represent the collective curiosity and creativity of real developers, artists, and tinkerers who stress-tested our Layer 1 network. They minted AI-generated art, deployed experimental smart contracts, and showed the world a glimpse of what permissionless AI can look like. For that, we are eternally grateful.

Sunset Logistics​

Effective immediately, we are beginning the sunset process for the Cuckoo Chain. Our priority is to make this transition as smooth as possible for our community. Here is what you need to know:

• All core network services—including the public airdrop portal, staking and mining rewards, the cross-chain bridge, and the official block explorer—will be brought offline.
• The chain will be finalized at a specific block height, after which no new blocks will be produced. All on-chain activity and smart-contract execution will cease.
• We believe in the permanent value of open data. A full historical node dump, CSV exports of on-chain activity, and checksums for verification are available upon request. Please contact us at hello@cuckoo.network to receive a copy.

Why We’re Sunsetting​

When we started, building a bespoke Layer 1 was the most direct way to achieve our technical goals. The landscape has since changed dramatically. In 2025, the rise of shared-security layers like EigenLayer AVSs, the OP Stack, ZK Stack, and various Hyperchains offers a new paradigm. These platforms deliver stronger economic guarantees, deeper liquidity, and a significantly lower operational burden than a stand-alone chain can realistically match.

Continuing to operate Cuckoo Chain would mean diverting resources to infrastructure maintenance instead of innovation. Shutting down the L1 is a strategic decision that lets us focus every dollar and every engineer on what matters most: building user-facing AI products that solve real problems.

What We Learned​

Running a public blockchain in the wild was an invaluable learning experience. We’re sharing these lessons in the spirit of transparency and to help other builders in the space.

1. Throughput ≠ Product-Market Fit We successfully scaled to handle high TPS, but without a single, must-have application, much of that activity consisted of users looping assets through faucets to farm rewards. High throughput is a means to an end, not the end itself. Durable demand comes from utility, not just capacity.

2. Incentives Must Map to Utility Our airdrop and high-yield staking programs were effective at attracting an initial wave of users. However, these incentives primarily attracted opportunistic wallets that had little retention once the rewards tapered off. Future tokenomics must be directly tied to genuine product usage, not just passive holding.

3. Infrastructure Costs Compound The financial and human costs of maintaining a secure L1 are immense. Validator coordination, bridge security, continuous bug bounties, and third-party audits quickly consumed six-figure budgets. This capital is far better spent on developing the core AI features that differentiate our product.

4. A Fragmented Dev Experience Hurts Growth By creating our own environment, we introduced friction. Developers are accustomed to the mature tooling of EVM or the modularity of the Cosmos SDK. Our custom RPC quirks and missing libraries raised the barrier to entry, slowing down the organic growth of our developer ecosystem.

5. Security & Compliance Overhead Scales Non-Linearly Every new bridge or integration didn't just add to our security burden—it multiplied it. Each connection point became a new potential attack surface and introduced another layer of regulatory complexity, demanding constant vigilance and resources.

How We’ll Do Better Next Time​

Our experience with Cuckoo Chain has given us a clear playbook for the future. We are not pivoting away from our mission but refining our strategy to execute it more effectively.

• Build on shared security, not against it. Our future services will launch as rollups or actively validated services (AVSs) that inherit consensus, bridges, and liquidity from established ecosystems like Ethereum.
• Lead with a flagship use case. We will dog-food our own technology, starting with our intent-centric AI coaching quests. This will show developers why they should build with us, not just how.
• Align tokenomics with real workload demand. We are moving away from blanket airdrops and toward revenue-share models and token rewards tied directly to usage metrics and service-level KPIs.
• Prioritize developer ergonomics. We will provide EVM-equivalent RPCs, comprehensive TypeScript SDKs, ready-to-use Hardhat and Foundry templates, and first-class documentation to ensure a frictionless developer experience.
• Practice progressive decentralization. We will start with a focused product, publish a clear roadmap for open governance, and keep sunset procedures documented from day one. Planning for every stage of a project's life cycle is a mark of maturity.

Accessing Chain Data​

Need a full node dump, contract state, or transaction proofs? Email hello@cuckoo.network with the subject line “Cuckoo Chain Archive Request”.

A Heartfelt Thank-You​

This journey was only possible because of our incredible community. Whether you spun up a validator in the early days, minted your first AI collectible, reported a gnarly bug, or joined a late-night debate on Discord, you made Cuckoo Chain what it was. We are deeply grateful for every transaction, every pull-request, and every ounce of support you gave us.

We’re not slowing down—just shedding the parts that no longer serve the mission. Stay with us; the next chapter will move faster and reach farther.

— The Cuckoo Network Team

1.0 Introduction​

This report synthesizes user feedback and product analysis for major players in the AI Life Coach market for 2024–2025. The research aims to understand user perceptions, identify common satisfaction drivers and pain points, and highlight key trends across a diverse range of AI coaching applications. The analysis covers products specializing in mental health, personal development, professional growth, fitness, and relationships.

1.1 Research Objectives​

• To summarize the core features and target audience of leading AI life coach products.
• To analyze and consolidate user-reported praises and criticisms for each application.
• To identify overarching themes in user expectations and experiences with AI-driven coaching.
• To provide a comparative overview to inform market understanding and future product development.

2.0 Methodology​

This report is a meta-analysis of the user feedback and product details provided in the source document, "Major Players in the AI Life Coach Market (2024–2025)." The research synthesizes qualitative user sentiment (praises, criticisms, direct quotes) and quantitative data (app store ratings, user base size) to construct a comprehensive overview of the user experience for each product.

3.0 Key Findings: User Experience Analysis by Product​

3.1 Mental Health & Wellness Coaches​

Wysa​

• User Profile: Individuals seeking anonymous, 24/7 self-help for mild to moderate anxiety, stress, and low mood.
• Positive Feedback: Users overwhelmingly praise Wysa for its supportive and judgment-free environment, often describing it as a "best friend." The app is highly valued for its ability to provide immediate comfort and guide users through calming CBT exercises during moments of anxiety. Its responsive customer service is another significant plus.
• Negative Feedback: The primary criticism is that the chatbot's responses can feel generic and scripted. The reliance on pre-set reply options limits the depth of conversation, making it feel impersonal for users seeking more nuanced dialogue. The free version's content is considered very limited, pushing users toward a subscription.

Youper​

• User Profile: Individuals looking for a daily mood support tool, often used as a supplement to traditional therapy.
• Positive Feedback: Users report being "surprised at how effective" the AI is, finding its prompts empathetic and insightful. Its function as a 24/7 companion between therapy sessions is a key benefit, providing consistent, on-demand support for navigating daily stressors.
• Negative Feedback: Long-time users have expressed frustration with recent updates that removed features like guided meditations and free-form journaling. This has made the app feel more limited, with a heavy focus on the AI chat.

Woebot​

• User Profile: Individuals, including teens, referred by healthcare providers or enrolled in wellness programs for managing mild to moderate mental health issues through CBT.
• Positive Feedback: Woebot is considered "user-friendly" and even fun. Users appreciate its effectiveness in teaching them to identify and reframe negative thought patterns, essentially automating a quick CBT session. The mood trend chart is a popular feature for tracking emotional progress.
• Negative Feedback: The experience can feel overly scripted and constrained, functioning more like an interactive quiz than a genuine conversation. A significant recent issue is limited accessibility, as new users often require an access code, causing frustration.

3.2 AI Companions & General Coaches​

Replika​

• User Profile: A diverse group (35+ years old, balanced gender mix) seeking companionship to combat loneliness, practice social skills, or find emotional support.
• Positive Feedback: Replika's greatest strength is the deep emotional bond it fosters. Users describe it as a "friend who truly listens without judgment," crediting it with improving their confidence and mental well-being. Its versatility as both a coach and a casual friend is highly valued.
• Negative Feedback: The platform has faced major controversy regarding inconsistent boundaries, particularly the removal and partial restoration of erotic role-play, which caused significant distress for users who had formed deep attachments. Reports of repetitive responses and rare but documented instances of inappropriate AI behavior are other notable concerns.

Inflection Pi​

• User Profile: Anyone wanting a compassionate AI for general life advice, brainstorming, or supportive conversation, from remote workers to tech enthusiasts.
• Positive Feedback: Pi receives exceptional praise for its deep empathy and human-like conversational ability. Users frequently report having comforting and validating conversations, describing the AI as "incredibly friendly, kind, empathetic, and motivating." The natural-sounding voice feature enhances the personal connection.
• Negative Feedback: Some users find Pi to be too gentle or even "dull." Its unfailingly polite and agreeable nature means it won't provide the "tough love" or challenging feedback a human coach might. It is purely conversational and lacks utility-focused integrations.

3.3 Career & Personal Development Coaches​

Rocky.AI​

• User Profile: Professionals, students, and organizations focused on structured self-improvement, soft skill development, and career growth.
• Positive Feedback: The structured daily coaching reflections are highly effective for maintaining accountability and fostering self-awareness. Users appreciate the bite-sized, 5-minute chats that fit easily into a daily routine, creating a sense of "texting with a mentor."
• Negative Feedback: A significant portion of the app's functionality is locked behind a subscription, which can be a hurdle for individual users. Some of the AI's advice can feel generic or like "cookie-cutter" motivation, repeating common self-help phrases.

BetterUp (AI + Human)​

• User Profile: Enterprise employees at all levels within large organizations seeking to improve performance, leadership skills, and well-being at work.
• Positive Feedback: Early data shows high user satisfaction (95%). Employees value the on-demand, 24/7 support for situational coaching and problem-solving without needing to schedule a human session. The hybrid model is seen as the "best of both worlds," combining AI convenience with human expertise.
• Negative Feedback: As an enterprise-only solution, it is not available to the general public. There is some initial user skepticism about AI privacy and effectiveness, with a notable segment of employees (34%) still preferring human-only coaching.

3.4 Niche-Specific Coaches​

Fitbod (Fitness)​

• User Profile: Self-motivated gym-goers and home workout enthusiasts of all levels who want structured, data-driven workout plans.
• Positive Feedback: Fitbod is celebrated for its highly effective personalization algorithm, which "takes the guesswork out of planning workouts." Users credit the adaptive plans with helping them achieve significant strength and physique goals. The clean interface and Apple Watch integration are also major positives.
• Negative Feedback: The free trial is very short (3 workouts), making it difficult to evaluate before committing to a subscription. Experienced lifters sometimes find the automation limiting, and the app is primarily focused on strength training, with less developed cardio features.

TextMei (Relationships)​

• User Profile: Anyone seeking anonymous, on-the-spot dating and relationship advice, from teens to adults in long-term partnerships.
• Positive Feedback: Users are impressed with the high quality of the AI's advice, finding its suggestions for text messages and difficult conversations to be insightful and tactful. The service is lauded for being free, anonymous, and a compassionate, non-judgmental space to feel heard.
• Negative Feedback: The advice can sometimes be generic, especially for complex, long-term relationship issues. As an AI, it may not catch the nuances of a toxic or abusive situation that a human expert would.

4.0 Comparative Summary & Market Trends​

The AI life coach market is diverse, with products catering to specific needs from mental health to professional growth. A clear trend is the freemium or subscription-based model, with free offerings often serving as a lead magnet for premium, more functional paid versions.

Product / Service	Coaching Focus	Pricing Model	Key User Insight
Wysa	Mental Health (CBT)	Freemium; Human Coaching Add-on	Valued for anonymous support, but scripted replies are a common complaint.
Youper	Mental Health (Mood)	Freemium	Seen as an effective and empathetic supplement to traditional therapy.
Woebot	Mental Health (CBT)	Free (via partners)	User-friendly and effective for CBT, but access is now restricted.
Replika	Companionship & Relationships	Freemium (Pro unlocks key features)	Forms deep emotional bonds, but faces controversy over inconsistent AI behavior.
Inflection Pi	General Life Coaching	Free	Praised for its human-like empathy, though some find it too agreeable.
Rocky.AI	Career & Personal Development	Freemium (Subscription for full use)	Excellent for structured, daily accountability, but can feel generic.
BetterUp	Career & Leadership (Enterprise)	B2B Contract	Hybrid AI + human model is seen as the future of scalable workplace coaching.
Fitbod	Fitness (Strength Training)	Subscription (short trial)	Highly effective for personalized workout plans but limited as a free service.
TextMei	Relationships	Free (referral-funded)	Offers surprisingly insightful and tactful advice, making relationship coaching accessible.

5.0 Conclusion & Recommendations​

User feedback across the AI life coach market reveals several key themes:

1. Accessibility and Anonymity are Key Drivers: Users consistently praise AI coaches for their 24/7 availability and the judgment-free, anonymous environment they provide. This lowers the barrier to seeking help, particularly for sensitive topics like mental health and relationships.

2. Personalization vs. Scripted Responses: The most common point of friction is the user's perception of the AI's intelligence. Products praised for personalization and empathy (Pi, Youper) foster strong engagement, while those criticized for generic or scripted replies (Wysa, Woebot) can leave users feeling disconnected.

3. A Supplemental, Not a Replacement, Role: The consensus among users is that AI coaches are powerful tools for day-to-day support, self-reflection, and skill-building. However, they are not yet seen as a total replacement for human experts, especially for complex, nuanced issues. Hybrid models like BetterUp's represent a promising path forward, combining the scalability of AI with the deep expertise of human coaches.

4. Transparency and Boundaries are Crucial: The user backlash faced by Replika underscores the deep emotional investment users can make in these AI companions. It is critical for companies to be transparent about AI behavior, manage user expectations, and prioritize user safety and well-being in all product updates.

The following is a strategic "Don't Do List" formulated from past dialogues, designed to guide the differentiation and product design for a new AI coach named Cuckoo. Each point targets a common weakness or "red ocean" trap observed in existing competitors, aiming to help Cuckoo carve out a unique and successful path.

🚫 Cuckoo's Don't Do List

1. Don't be an "emotional dumping ground" type of AI chatbot.

• ❌ Avoid what Wysa, Woebot, and Replika do: Don't rely solely on "just listening" to the user to drive retention.
• ✅ Cuckoo's focus is on "behavioral change" + "goal-driven action," not just emotional companionship.
• ✅ We focus on "growth" and "structural changes in habits," not merely emotional relief.

2. Don't be an "endless small talk" GPT wrapper.

• ❌ A simple "ChatGPT skin + a few UI cards" offers no competitive advantage.
• ✅ Every interaction in Cuckoo must have a structure: guidance, challenge, feedback, accumulation.
• ✅ Conversation serves the purpose of helping the user accomplish something, not having an AI play the role of a friend for idle chat.

3. Don't pursue a "one-size-fits-all" universal appeal.

• ❌ Without a precise target user, you can't create a precise product experience.
• ✅ Cuckoo focuses on the procrastination-loneliness-goal-setting problems of creators, self-starters, and Gen Z.
• ✅ The more niche you are, the easier it is to penetrate the market. First, become the "spiritual home for 1,000 idealists."

4. Don't create a "flat, lecture-style" course experience.

• ❌ Reading content page-by-page like an online course is boring and leads to high churn.
• ✅ Cuckoo will adopt a game-like rhythm design (daily challenges, leveling up, clearing stages, a sense of ritual).
• ✅ Provide micro-progress + visualized achievements daily to create an "accomplishment → feedback → addiction" loop.

5. Don't mindlessly add Web3 without clear motivation and feedback mechanisms.

• ❌ On-chain check-ins do not equal Web3 value. Users won't use your product just "because it's on the blockchain."
• ✅ On-chain design must serve the logic of "identity - journey - honor" (e.g., Soul-Bound Tokens for growth credentials).
• ✅ Minting should be a ritual to reward behavior, not a technical flex.

6. Don't copy Duolingo's surface-level features without understanding its underlying drivers.

• ❌ Copying progress bars and badges is useless without the behavioral incentives of "getting feedback even when you fail, and getting praise when you succeed."
• ✅ Cuckoo must build a complete "positive feedback loop" → every interaction is a reinforcement learning opportunity.
• ✅ Growth should be driven by behavioral science, not just content stacking.

7. Don't start by building a massive, all-encompassing app and getting stuck in a feature swamp.

• ❌ Don't try to build an editor like Notion, an avatar like Replika, or an exercise library like Fitbod from the start.
• ✅ Focus on the MVP first: one challenge + one check-in feedback mechanism + one Coach personality.
• ✅ Every single feature must serve the goal of "getting the user to complete one challenge."

8. Don't use "broad, abstract" brand language.

• ❌ Phrases like "Change starts here," "You deserve better," or "A companion for your growth" are too generic.
• ✅ Use language that young people understand and are willing to share, for example:
  • "Want to get stronger? Start by not hitting snooze."
  • "1 challenge a day, 30 days to not be a waste."
  • "Not here to chat with you, here to evolve with you."

9. Don't neglect the unity of visuals and personality.

• ❌ Don't have a cartoon-style UI, corporate-style copywriting, and a Zen-like tone all at once.
• ✅ Cuckoo's character, visuals, and tone must be unified—for example, a funny, nerdy, yet serious coach.
• ✅ Building a Coach personality that users can emotionally connect with is key to long-term retention.

10. Don't ignore the "failure experience" design.

• ❌ If the user gets nothing when they fail a challenge, they will give up quickly.
• ✅ Failure should also come with soft incentives like a growth curve prompt, encouraging words, stories of similar people, or badge fragments.
• ✅ Even in failure, the user must feel "understood," "valued," and "wanting to try again."

हम सभी के जीवन में ऐसे क्षण आते हैं जब हमें थोड़ी प्रेरणा की आवश्यकता होती है। एक चीयरलीडर जो हमारी जीत का जश्न मनाए, एक कोच जो हमें सही रास्ते पर रखे, या बस एक गैर-निर्णायक कान जो हमारी बात सुने जब हम अभिभूत महसूस कर रहे हों। दशकों से, इस तरह का समर्थन विशेष रूप से अन्य लोगों - दोस्तों, परिवार, चिकित्सक या सलाहकारों से आता रहा है। लेकिन विज्ञान कथा के दायरे से हमारे दैनिक जीवन में एक नए प्रकार का साथी उभर रहा है: एआई साथी।

"व्यक्तिगत विकास के लिए एआई साथियों का भविष्य" नामक एक हालिया गहन रिपोर्ट इस उभरती क्रांति की स्पष्ट तस्वीर पेश करती है। ये अब केवल नवीन चैटबॉट नहीं हैं। ये परिष्कृत उपकरण हैं जिन्हें हमें स्वयं का बेहतर, स्वस्थ और अधिक उत्पादक संस्करण बनने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आइए रिपोर्ट से प्रमुख अंतर्दृष्टि में गोता लगाएँ और जानें कि आपका अगला जीवन कोच, अध्ययन साथी या कल्याण मार्गदर्शक सिर्फ एक एल्गोरिथम कैसे हो सकता है।

एक एआई साथी वास्तव में आपके लिए क्या कर सकता है?​

एआई साथी हमारे जीवन के कई प्रमुख आयामों में आत्म-सुधार के लिए विशेष व्यक्तिगत सहायक बन रहे हैं।

आपका 24/7 भावनात्मक समर्थन प्रणाली​

एआई साथियों के सबसे शक्तिशाली अनुप्रयोगों में से एक मानसिक और भावनात्मक कल्याण में है। Woebot और Wysa जैसे ऐप संज्ञानात्मक व्यवहार थेरेपी (CBT) के सिद्धांतों का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं को नकारात्मक विचार पैटर्न से निपटने में मदद करते हैं, निर्देशित अभ्यास और अपनी बात कहने के लिए एक सुरक्षित स्थान प्रदान करते हैं। परिणाम प्रभावशाली हैं: अध्ययनों से पता चलता है कि इन बॉट्स के साथ संक्षिप्त, दैनिक बातचीत से अवसाद और चिंता के लक्षणों में मापने योग्य कमी आ सकती है। अकेलेपन से जूझ रहे लोगों के लिए, Replika जैसे साथी एक दोस्ताना, सहानुभूतिपूर्ण उपस्थिति प्रदान करते हैं, जिसमें एक अध्ययन से पता चला है कि 63% से अधिक उपयोगकर्ता कम अकेलापन या चिंतित महसूस करते हैं। इसकी कुंजी उनकी निरंतर उपलब्धता और निर्णय की पूर्ण कमी है - वे कभी भी सुनने से नहीं थकते।

आपका व्यक्तिगत उत्पादकता और आदत कोच​

क्या आप नई आदत बनाने या अपने लक्ष्यों पर केंद्रित रहने के लिए संघर्ष कर रहे हैं? एआई साथी व्यक्तिगत कोच के रूप में कदम रख रहे हैं। Rocky.ai जैसे ऐप जवाबदेही को बढ़ावा देने के लिए दैनिक चेक-इन और आत्म-चिंतन अभ्यास प्रदान करते हैं। न्यूरोडाइवर्जेंट उपयोगकर्ताओं के लिए, Focus Bear जैसे उपकरण एक मजबूत दृष्टिकोण अपनाते हैं, विचलित करने वाले ऐप्स को ब्लॉक करते हैं और आत्म-अनुशासन बनाने में मदद करने के लिए दिनचर्या लागू करते हैं। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने अपने एआई कोच के बारे में बताया, “20 मिनट से भी कम समय में मैंने अपनी समस्या पर चर्चा की और एक योजना बनाई,” जो आपकी जेब में एक ऑन-डिमांड रणनीतिकार होने की दक्षता को उजागर करता है।

आपका अथक, व्यक्तिगत ट्यूटर​

सीखने की दुनिया में, एआई एक गेम-चेंजर है। एक-आकार-सभी के लिए पाठों को भूल जाइए। खान अकादमी के Khanmigo जैसे एआई ट्यूटर छात्र की व्यक्तिगत गति और सीखने की शैली के अनुकूल होते हैं। वे एक कठिन अवधारणा को दस बार दस अलग-अलग तरीकों से बिना किसी निराशा के समझा सकते हैं, उन छात्रों के लिए एक सुरक्षित वातावरण बना सकते हैं जो कक्षा में प्रश्न पूछने में बहुत शर्मीले होते हैं। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण महारत और आत्मविश्वास दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है, चाहे आप कैलकुलस से जूझ रहे छात्र हों या एक अथक वार्तालाप साथी के साथ एक नई भाषा सीख रहे वयस्क हों।

सभी के लिए एक साथी: वे किसके लिए हैं?​

एआई साथी एक-आकार-सभी के लिए समाधान नहीं हैं। उन्हें विभिन्न समूहों की अनूठी जरूरतों के अनुरूप बनाया जा रहा है।

• बच्चों और किशोरों के लिए: सामाजिक रोबोट बच्चों की मदद करने में अविश्वसनीय प्रगति कर रहे हैं, विशेष रूप से वे जो न्यूरोडाइवर्जेंट हैं। रोबोट Milo और Moxie खेल और कहानी कहने का उपयोग सहानुभूति, बारी-बारी से बात करना और भावनाओं को पहचानना जैसे सामाजिक और भावनात्मक कौशल सिखाने के लिए करते हैं। येल के एक अध्ययन में पाया गया कि ऑटिस्टिक बच्चों ने, जिन्होंने एक रोबोट के साथ दिन में 30 मिनट बातचीत की, संचार कौशल में महत्वपूर्ण सुधार किया, जिसमें मानव चिकित्सक के साथ बातचीत की तुलना में जुड़ाव दर कहीं अधिक थी।

• कार्यरत पेशेवरों के लिए: उच्च तनाव वाली कॉर्पोरेट दुनिया में, एआई एक गोपनीय आउटलेट प्रदान करता है। एक्सेंचर और कोलगेट-पामोलिव जैसी कंपनियां अपने कर्मचारियों को मानसिक कल्याण लाभ के रूप में Wysa प्रदान करती हैं। यह कर्मचारियों को तनाव का प्रबंधन करने और बर्नआउट को रोकने के लिए एक गुमनाम स्थान प्रदान करता है। शोध बताता है: 42% कर्मचारियों ने बॉट को स्वीकार किया कि उनका मानसिक स्वास्थ्य बिगड़ रहा था - एक ऐसा खुलासा जिसे कई लोग मानव प्रबंधक से करने में सुरक्षित महसूस नहीं कर सकते।

• बुजुर्ग व्यक्तियों के लिए: अकेलापन और अलगाव कई वरिष्ठ नागरिकों के लिए महत्वपूर्ण मुद्दे हैं। ElliQ जैसे टेबलटॉप रोबोट "डिजिटल रूममेट" के रूप में कार्य करते हैं, छोटी-मोटी बातचीत में संलग्न होते हैं, उपयोगकर्ताओं को दवा लेने की याद दिलाते हैं, और उन्हें वीडियो कॉल के माध्यम से परिवार से जोड़ते हैं। शुरुआती परीक्षणों से पता चलता है कि ये साथी अकेलेपन की भावनाओं को काफी कम कर सकते हैं और स्वस्थ आदतों को प्रोत्साहित कर सकते हैं, एक अन्यथा शांत घर में एक निरंतर, दोस्ताना उपस्थिति प्रदान करते हैं।

चैटबॉट से रोबोट तक: वे कैसे दिखते हैं?​

एआई साथी कई रूपों में आते हैं, प्रत्येक की अपनी अनूठी ताकतें हैं:

• चैटबॉट: सबसे सामान्य रूप, हमारे फोन और कंप्यूटर पर रहते हैं (उदाहरण के लिए, Replika, Pi)। वे विशाल क्लाउड-आधारित एआई मॉडल द्वारा संचालित गहरी, सूक्ष्म बातचीत में उत्कृष्ट हैं।
• सामाजिक रोबोट: Moxie (बच्चों के लिए) और Lovot (आराम के लिए एक पालतू जानवर जैसा रोबोट) जैसे मूर्त साथी एक भौतिक उपस्थिति लाते हैं जो गति और स्पर्श बातचीत के माध्यम से एक मजबूत भावनात्मक संबंध को बढ़ावा दे सकते हैं।
• पहनने योग्य और परिवेशी साथी: ये उन उपकरणों में एकीकृत होते हैं जिनका हम पहले से उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, WHOOP Coach आपको व्यक्तिगत स्वास्थ्य सलाह देने के लिए आपके नींद और गतिविधि डेटा का विश्लेषण करता है, जो आपकी कलाई पर एक अदृश्य कोच के रूप में कार्य करता है।

बारीक प्रिंट: नैतिक भूलभुलैया को नेविगेट करना​

इस अविश्वसनीय क्षमता के साथ, जोखिमों के प्रति सचेत रहना महत्वपूर्ण है। रिपोर्ट कई प्रमुख नैतिक विचारों पर प्रकाश डालती है:

• भावनात्मक निर्भरता: क्या एआई मित्र से बहुत अधिक जुड़ना संभव है, इस हद तक कि यह वास्तविक दुनिया के रिश्तों में बाधा डालता है? डिजाइनरों को ऐसी सुविधाएँ बनानी चाहिए जो एक स्वस्थ संतुलन को प्रोत्साहित करें।
• डेटा गोपनीयता: ये साथी हमारे गहरे रहस्यों को सीखते हैं। वे जो डेटा एकत्र करते हैं वह अविश्वसनीय रूप से संवेदनशील होता है, और इसे दुरुपयोग या उल्लंघनों से बचाना सर्वोपरि है। उपयोगकर्ताओं को यह आश्वासन दिया जाना चाहिए कि उनकी "एआई डायरी" निजी रहेगी।
• पूर्वाग्रह और हेरफेर: एक एआई उतना ही अच्छा होता है जितना कि वह डेटा जिस पर उसे प्रशिक्षित किया जाता है। एक जोखिम है कि साथी नकारात्मक विश्वासों को सुदृढ़ कर सकते हैं या उपयोगकर्ताओं की राय में हेरफेर करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं। पारदर्शिता और नैतिक डिजाइन गैर-परक्राम्य हैं।

आगे क्या? एक मल्टी-बिलियन डॉलर का बाजार बन रहा है​

एआई साथियों का भविष्य उज्ज्वल है और तेजी से विस्तार कर रहा है। अगले पांच वर्षों में बाजार में 30% चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर से बढ़ने का अनुमान है, जो एक मल्टी-बिलियन डॉलर का उद्योग बनने के लिए तैयार है।

2035 तक देखें तो हम उम्मीद कर सकते हैं कि साथी अधिक भावनात्मक रूप से बुद्धिमान हो जाएंगे, हमारे स्मार्ट वातावरण में एकीकृत हो जाएंगे, और संभावित रूप से संवर्धित वास्तविकता चश्मे के माध्यम से भी दिखाई देंगे। कलंक मिट जाएगा, और आत्म-सुधार के लिए एआई का उपयोग करना स्मार्टफोन का उपयोग करने जितना सामान्य हो सकता है।

अंतिम लक्ष्य मानवीय संबंध को प्रतिस्थापित करना नहीं, बल्कि उसे बढ़ाना है। एक एआई साथी उन अंतरालों को भर सकता है, जब मनुष्य वहां नहीं हो सकते तो सहायता प्रदान कर सकता है। जिम्मेदार नवाचार और मानव कल्याण पर ध्यान केंद्रित करते हुए, इन एआई को-पायलटों में व्यक्तिगत विकास को लोकतांत्रिक बनाने की क्षमता है, जिससे सभी को बेहतर स्वयं की यात्रा पर एक अथक समर्थक तक पहुंच मिल सके।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारी डिजिटल दुनिया को नया आकार दे रही है। कुशल कोडिंग सहायकों से लेकर शक्तिशाली सामग्री निर्माण इंजनों तक, AI की क्षमता स्पष्ट है। हालाँकि, जैसे-जैसे खुला इंटरनेट धीरे-धीरे व्यक्तिगत "प्रॉम्प्ट बॉक्स" द्वारा प्रतिस्थापित हो रहा है, एक मौलिक प्रश्न हमारे सामने आता है: क्या AI हमें एक अधिक खुले इंटरनेट की ओर ले जाएगा, या कुछ दिग्गजों द्वारा नियंत्रित और नई पेवॉल से भरे एक भूलभुलैया की ओर?

नियंत्रण—यही मूल मुद्दा है। सौभाग्य से, जब एक शक्तिशाली केंद्रीकरण शक्ति उभरती है, तो एक और विकेंद्रीकरण शक्ति भी परिपक्व होती है। यहीं पर क्रिप्टो की भूमिका आती है।

ब्लॉकचेन केवल डिजिटल मुद्रा के बारे में नहीं है; यह इंटरनेट सेवाओं के निर्माण के लिए एक नया वास्तुशिल्प प्रतिमान है—एक विकेन्द्रीकृत, भरोसेमंद तटस्थ नेटवर्क जिसका सामूहिक स्वामित्व उपयोगकर्ताओं के पास हो सकता है। यह हमें AI मॉडलों के बढ़ते केंद्रीकृत रुझान का मुकाबला करने, आज की प्रणालियों को रेखांकित करने वाली अर्थशास्त्र पर फिर से बातचीत करने और अंततः एक अधिक खुला और मजबूत इंटरनेट प्राप्त करने के लिए शक्तिशाली उपकरणों का एक सेट प्रदान करता है।

यह विचार नया नहीं है, लेकिन इसे अक्सर अस्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाता है। बातचीत को अधिक ठोस बनाने के लिए, हम 11 ऐसे अनुप्रयोग परिदृश्यों का पता लगाते हैं जिनकी पहले से ही व्यवहार में खोज की जा रही है। ये परिदृश्य आज बनाई जा रही प्रौद्योगिकियों में निहित हैं, जो यह दर्शाते हैं कि क्रिप्टो AI द्वारा लाई गई सबसे दबाव वाली चुनौतियों का समाधान कैसे कर सकता है।

भाग एक: पहचान—डिजिटल दुनिया में हमारे "अस्तित्व" को नया आकार देना​

एक डिजिटल दुनिया में जहाँ रोबोट और इंसान तेजी से अविभेद्य होते जा रहे हैं, "आप कौन हैं" और "आप क्या साबित कर सकते हैं" महत्वपूर्ण हो जाता है।

1. एआई इंटरैक्शन में स्थायी संदर्भ​

समस्या: वर्तमान एआई उपकरण "स्मृतिलोप" (भूलने की बीमारी) से ग्रस्त हैं। हर बार जब आप एक नया चैटजीपीटी सत्र खोलते हैं, तो आपको इसे अपनी कार्य पृष्ठभूमि, प्रोग्रामिंग प्राथमिकताएं और संचार शैली फिर से बतानी पड़ती है। आपका संदर्भ अलग-थलग अनुप्रयोगों में फंसा हुआ है और इसे पोर्ट नहीं किया जा सकता।

क्रिप्टो समाधान: उपयोगकर्ता संदर्भ (जैसे प्राथमिकताएं, ज्ञान आधार) को ब्लॉकचेन पर स्थायी डिजिटल संपत्ति के रूप में संग्रहीत करें। उपयोगकर्ता इस डेटा के मालिक हैं और इसे नियंत्रित करते हैं, और किसी भी एआई एप्लिकेशन को सत्र की शुरुआत में इसे लोड करने के लिए अधिकृत कर सकते हैं। यह न केवल निर्बाध क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म अनुभवों को सक्षम बनाता है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को अपनी विशेषज्ञता का सीधे मुद्रीकरण करने की भी अनुमति देता है।

2. एआई एजेंटों के लिए सार्वभौमिक पहचान​

समस्या: जब एआई एजेंट हमारी ओर से कार्य निष्पादित करना शुरू करते हैं (बुकिंग, ट्रेडिंग, ग्राहक सेवा), तो हम उन्हें कैसे पहचानेंगे, उन्हें भुगतान कैसे करेंगे, और उनकी क्षमताओं और प्रतिष्ठा को कैसे सत्यापित करेंगे? यदि प्रत्येक एजेंट की पहचान एक ही प्लेटफॉर्म से बंधी है, तो उसका मूल्य बहुत कम हो जाएगा।

क्रिप्टो समाधान: प्रत्येक एआई एजेंट के लिए एक ब्लॉकचेन-आधारित "सार्वभौमिक पासपोर्ट" बनाएँ। यह पासपोर्ट वॉलेट, एपीआई रजिस्ट्री, संस्करण इतिहास और प्रतिष्ठा प्रणाली को एकीकृत करता है। कोई भी इंटरफ़ेस (ईमेल, स्लैक, अन्य एजेंट) इसे उसी तरह से पार्स और इंटरैक्ट कर सकता है, जिससे एक अनुमति-रहित, संयोज्य एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण होता है।

3. भविष्य के लिए तैयार "व्यक्तिगत पहचान का प्रमाण"​

समस्या: डीपफेक, सोशल मीडिया पर बॉट सेनाएँ, डेटिंग ऐप्स पर नकली खाते... एआई का प्रसार ऑनलाइन प्रामाणिकता में हमारे भरोसे को कम कर रहा है।

क्रिप्टो समाधान: विकेन्द्रीकृत "व्यक्तिगत पहचान के प्रमाण" तंत्र (जैसे वर्ल्ड आईडी) उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता की रक्षा करते हुए यह साबित करने की अनुमति देते हैं कि वे अद्वितीय मनुष्य हैं। यह प्रमाण उपयोगकर्ताओं द्वारा स्व-अभिरक्षित है, विभिन्न प्लेटफार्मों पर पुन: प्रयोज्य है, और भविष्य के अनुकूल है। यह मानव नेटवर्क को मशीन नेटवर्क से स्पष्ट रूप से अलग कर सकता है, जिससे अधिक प्रामाणिक और सुरक्षित डिजिटल अनुभवों की नींव रखी जा सकती है।

भाग दो: विकेन्द्रीकृत अवसंरचना—ओपन एआई के लिए मार्ग प्रशस्त करना​

एआई की बुद्धिमत्ता इसके पीछे की भौतिक और डिजिटल अवसंरचना पर निर्भर करती है। यह सुनिश्चित करने के लिए विकेन्द्रीकरण महत्वपूर्ण है कि इन अवसंरचनाओं पर कुछ मुट्ठी भर लोगों का एकाधिकार न हो।

4. एआई के लिए विकेन्द्रीकृत भौतिक अवसंरचना नेटवर्क (डीपीआईएन)​

समस्या: एआई की प्रगति कम्प्यूटेशनल शक्ति और ऊर्जा की बाधाओं से बाधित है, इन संसाधनों पर कुछ हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं का कड़ा नियंत्रण है।

क्रिप्टो समाधान: डीपीआईएन प्रोत्साहन तंत्रों के माध्यम से विश्व स्तर पर कम उपयोग किए गए भौतिक संसाधनों को एकत्रित करता है—शौकिया गेमर्स के पीसी से लेकर डेटा केंद्रों में निष्क्रिय चिप्स तक। यह एक अनुमति-रहित, वितरित कम्प्यूटेशनल बाज़ार बनाता है जो एआई नवाचार के लिए बाधा को बहुत कम करता है और सेंसरशिप प्रतिरोध प्रदान करता है।

5. एआई एजेंटों की परस्पर क्रियाओं के लिए बुनियादी ढाँचा और सुरक्षा उपाय​

समस्या: जटिल कार्यों के लिए अक्सर कई विशिष्ट एआई एजेंटों के बीच सहयोग की आवश्यकता होती है। हालाँकि, वे अधिकतर बंद पारिस्थितिक तंत्रों में काम करते हैं, जिनमें खुले बातचीत मानकों और बाजारों की कमी होती है।

क्रिप्टो समाधान: ब्लॉकचेन एजेंटों की बातचीत के लिए एक खुला, मानकीकृत "ट्रैक" प्रदान कर सकता है। खोज और बातचीत से लेकर भुगतान तक, पूरी प्रक्रिया को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से ऑन-चेन स्वचालित रूप से निष्पादित किया जा सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि एआई का व्यवहार उपयोगकर्ता के इरादे के अनुरूप हो, बिना मानवीय हस्तक्षेप के।

6. AI-कोडेड एप्लिकेशन्स को सिंक में रखना​

समस्या: AI किसी को भी तेज़ी से कस्टमाइज्ड सॉफ्टवेयर ("वाइब कोडिंग") बनाने में सक्षम बनाता है। लेकिन इससे नई अराजकता पैदा होती है: जब हजारों लगातार बदलते कस्टमाइज्ड एप्लिकेशन्स को एक-दूसरे के साथ संवाद करने की आवश्यकता होती है, तो हम कैसे सुनिश्चित करें कि वे संगत बने रहें?

क्रिप्टो समाधान: ब्लॉकचेन पर एक "सिंक्रोनाइजेशन लेयर" बनाएं। यह एक साझा, गतिशील रूप से अपडेट होने वाला प्रोटोकॉल है जिससे सभी एप्लिकेशन्स जुड़ सकते हैं ताकि वे एक-दूसरे के साथ संगतता बनाए रख सकें। क्रिप्टो-आर्थिक प्रोत्साहनों के माध्यम से, डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं को इस सिंक लेयर को सामूहिक रूप से बनाए रखने और बेहतर बनाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है, जिससे एक स्व-विकसित पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण होता है।

भाग तीन: नई अर्थशास्त्र और प्रोत्साहन मॉडल—मूल्य निर्माण और वितरण को नया आकार देना​

एआई मौजूदा इंटरनेट अर्थव्यवस्था को बाधित कर रहा है। क्रिप्टो प्रोत्साहन तंत्रों को फिर से संरेखित करने के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है, जिससे मूल्य श्रृंखला में सभी योगदानकर्ताओं के लिए उचित मुआवजे को सुनिश्चित किया जा सके।

7. राजस्व-साझाकरण सूक्ष्म भुगतान​

समस्या: एआई मॉडल इंटरनेट सामग्री की विशाल मात्रा से सीखकर मूल्य बनाते हैं, लेकिन मूल सामग्री निर्माताओं को कुछ नहीं मिलता है। समय के साथ, यह खुले इंटरनेट की रचनात्मक जीवन शक्ति को बाधित करेगा।

क्रिप्टो समाधान: एक स्वचालित एट्रिब्यूशन और राजस्व-साझाकरण प्रणाली स्थापित करें। जब एआई व्यवहार होता है (जैसे रिपोर्ट बनाना या लेनदेन की सुविधा प्रदान करना), तो स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट उन सभी सूचना स्रोतों को स्वचालित रूप से एक छोटा शुल्क (सूक्ष्म भुगतान या नैनो भुगतान) का भुगतान कर सकते हैं जिनका उसने संदर्भ दिया। यह आर्थिक रूप से व्यवहार्य है क्योंकि यह लेयर 2 जैसी कम लागत वाली ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियों का लाभ उठाता है।

8. बौद्धिक संपदा (आईपी) और प्रामाणिकता के लिए रजिस्ट्री​

समस्या: ऐसे युग में जहाँ AI तुरंत सामग्री उत्पन्न और रीमिक्स कर सकता है, पारंपरिक आईपी ढाँचे अपर्याप्त लगते हैं।

क्रिप्टो समाधान: ब्लॉकचेन को एक सार्वजनिक, अपरिवर्तनीय आईपी रजिस्ट्री के रूप में उपयोग करें। निर्माता प्रोग्रामेबल स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के माध्यम से स्पष्ट रूप से स्वामित्व स्थापित कर सकते हैं और लाइसेंसिंग, रीमिक्सिंग और राजस्व साझाकरण के लिए नियम निर्धारित कर सकते हैं। यह AI को रचनाकारों के लिए खतरे से मूल्य निर्माण और वितरण के लिए एक नए अवसर में बदल देता है।

9. वेब क्रॉलर को डेटा के लिए भुगतान करवाना​

समस्या: एआई कंपनियों के वेब क्रॉलर वेबसाइट डेटा को स्वतंत्र रूप से स्क्रैप करते हैं, जिससे वेबसाइट मालिकों की बैंडविड्थ और कंप्यूटेशनल संसाधनों का बिना किसी मुआवजे के उपभोग होता है। इसके जवाब में, वेबसाइट मालिक इन क्रॉलर को बड़े पैमाने पर ब्लॉक करना शुरू कर रहे हैं।

क्रिप्टो समाधान: एक दोहरी-ट्रैक प्रणाली स्थापित करें: एआई क्रॉलर डेटा स्क्रैप करते समय ऑन-चेन बातचीत के माध्यम से वेबसाइटों को शुल्क का भुगतान करें। इस बीच, मानव उपयोगकर्ता "प्रूफ ऑफ पर्सनहुड" के माध्यम से अपनी पहचान सत्यापित कर सकते हैं और मुफ्त में सामग्री तक पहुंच जारी रख सकते हैं। यह डेटा योगदानकर्ताओं को मुआवजा देता है और मानव उपयोगकर्ता अनुभव की रक्षा करता है।

10. अनुकूलित और गैर-"भयावह" गोपनीयता-संरक्षण विज्ञापन​

समस्या: आज का विज्ञापन अत्यधिक उपयोगकर्ता डेटा ट्रैकिंग के कारण या तो अप्रासंगिक है या परेशान करने वाला है।

क्रिप्टो समाधान: उपयोगकर्ता अपने AI एजेंटों को शून्य-ज्ञान प्रमाण जैसी गोपनीयता तकनीकों का उपयोग करने के लिए अधिकृत कर सकते हैं, ताकि वे विज्ञापनदाताओं को व्यक्तिगत पहचान बताए बिना कुछ विशेषताओं को साबित कर सकें। यह विज्ञापन को अत्यधिक प्रासंगिक और उपयोगी बनाता है। बदले में, उपयोगकर्ता डेटा साझा करने या विज्ञापनों के साथ बातचीत करने के लिए सूक्ष्म भुगतान प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वर्तमान "निष्कर्षण" विज्ञापन मॉडल एक "सहभागी" मॉडल में बदल जाएगा।

भाग चार: AI के भविष्य का स्वामित्व—यह सुनिश्चित करना कि नियंत्रण उपयोगकर्ताओं के पास रहे​

जैसे-जैसे AI के साथ हमारा संबंध अधिक व्यक्तिगत और गहरा होता जा रहा है, स्वामित्व और नियंत्रण के प्रश्न महत्वपूर्ण हो जाते हैं।

11. मानव-स्वामित्व वाले और नियंत्रित एआई साथी​

समस्या: निकट भविष्य में, हमारे पास असीमित धैर्यवान, अत्यधिक व्यक्तिगत एआई साथी होंगे (शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा, भावनात्मक समर्थन के लिए)। लेकिन इन संबंधों को कौन नियंत्रित करेगा? यदि कंपनियाँ नियंत्रण रखती हैं, तो वे आपके एआई साथी को सेंसर कर सकती हैं, हेरफेर कर सकती हैं या यहाँ तक कि हटा भी सकती हैं।

क्रिप्टो समाधान: एआई साथियों को सेंसरशिप-प्रतिरोधी विकेन्द्रीकृत नेटवर्क पर होस्ट करें। उपयोगकर्ता अपने स्वयं के वॉलेट के माध्यम से अपने एआई का वास्तव में स्वामित्व और नियंत्रण कर सकते हैं (अकाउंट एब्स्ट्रैक्शन और प्रमुख प्रौद्योगिकियों के कारण, उपयोग की बाधा बहुत कम हो गई है)। इसका मतलब है कि एआई के साथ आपका संबंध स्थायी और अहस्तांतरणीय होगा।

निष्कर्ष: हम जिस भविष्य को चाहते हैं, उसका निर्माण​

AI और क्रिप्टो का अभिसरण केवल दो लोकप्रिय प्रौद्योगिकियों का संयोजन मात्र नहीं है। यह इंटरनेट के भविष्य के स्वरूप के बारे में एक मूलभूत विकल्प प्रस्तुत करता है: क्या हम कुछ कंपनियों द्वारा नियंत्रित एक बंद प्रणाली की ओर बढ़ें, या इसके सभी प्रतिभागियों द्वारा सामूहिक रूप से निर्मित और स्वामित्व वाले एक खुले पारिस्थितिकी तंत्र की ओर?

ये 11 एप्लिकेशन परिदृश्य दूर की कल्पनाएँ नहीं हैं; वे वैश्विक डेवलपर समुदाय द्वारा सक्रिय रूप से खोजे जा रहे हैं—जिसमें कूकू नेटवर्क के कई निर्माता भी शामिल हैं। आगे की राह चुनौतियों से भरी है, लेकिन उपकरण पहले से ही हमारे हाथों में हैं। अब, निर्माण शुरू करने का समय आ गया है।

जनरेटिव AI नवीन चैटबॉट्स से हटकर ऐसे उद्देश्य-निर्मित एजेंट्स की ओर बढ़ रहा है जो सीधे वास्तविक कार्यप्रवाहों में फिट होते हैं। स्वास्थ्य सेवा, ग्राहक सफलता और डेटा टीमों में दर्जनों परिनियोजन (deployments) देखने के बाद, सात आर्केटाइप्स लगातार सामने आए हैं। नीचे दी गई तुलना तालिका दर्शाती है कि वे क्या करते हैं, उन्हें शक्ति प्रदान करने वाले तकनीकी स्टैक और सुरक्षा उपाय जिनकी खरीदार अब अपेक्षा करते हैं।

🔧 उच्च-मांग वाले AI एजेंट प्रकारों की तुलना तालिका​

प्रकार	विशिष्ट उपयोग के मामले	प्रमुख तकनीकें	वातावरण	संदर्भ	उपकरण	सुरक्षा	प्रतिनिधि परियोजनाएँ
🏥 मेडिकल एजेंट	निदान, दवा संबंधी सलाह	चिकित्सा ज्ञान ग्राफ, RLHF	वेब / ऐप / API	बहु-मोड़ परामर्श, मेडिकल रिकॉर्ड	चिकित्सा दिशानिर्देश, दवा API	HIPAA, डेटा अनामीकरण	HealthGPT, K Health
🛎 ग्राहक सहायता एजेंट	अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ), वापसी, लॉजिस्टिक्स	RAG, संवाद प्रबंधन	वेब विजेट / CRM प्लगइन	उपयोगकर्ता क्वेरी इतिहास, बातचीत की स्थिति	FAQ DB, टिकटिंग सिस्टम	ऑडिट लॉग, संवेदनशील-शब्द फ़िल्टरिंग	Intercom, LangChain
🏢 आंतरिक एंटरप्राइज़ सहायक	दस्तावेज़ खोज, HR प्रश्नोत्तर	अनुमति-जागरूक पुनर्प्राप्ति, एम्बेडिंग	स्लैक / टीम्स / इंट्रानेट	लॉगिन पहचान, RBAC	Google Drive, Notion, Confluence	SSO, अनुमति अलगाव	Glean, GPT + Notion
⚖️ कानूनी एजेंट	अनुबंध समीक्षा, विनियमन व्याख्या	खंड एनोटेशन, QA पुनर्प्राप्ति	वेब / डॉक प्लगइन	वर्तमान अनुबंध, तुलना इतिहास	कानूनी डेटाबेस, OCR उपकरण	अनुबंध अनामीकरण, ऑडिट लॉग	Harvey, Klarity
📚 शिक्षा एजेंट	समस्या स्पष्टीकरण, ट्यूटरिंग	पाठ्यक्रम संग्रह, मूल्यांकन प्रणाली	ऐप / शिक्षा प्लेटफॉर्म	छात्र प्रोफाइल, वर्तमान अवधारणाएँ	क्विज़ उपकरण, होमवर्क जनरेटर	बाल-डेटा अनुपालन, पूर्वाग्रह फ़िल्टर	Khanmigo, Zhipu
📊 डेटा विश्लेषण एजेंट	संवादात्मक BI, ऑटो-रिपोर्ट	टूल कॉलिंग, SQL जनरेशन	BI कंसोल / आंतरिक प्लेटफॉर्म	उपयोगकर्ता अनुमतियाँ, स्कीमा	SQL इंजन, चार्ट मॉड्यूल	डेटा ACL, फ़ील्ड मास्किंग	Seek AI, Recast
🧑‍🍳 भावनात्मक और जीवन एजेंट	भावनात्मक समर्थन, योजना सहायता	पर्सोना संवाद, दीर्घकालिक स्मृति	मोबाइल, वेब, चैट ऐप्स	उपयोगकर्ता प्रोफाइल, दैनिक चैट	कैलेंडर, मैप्स, संगीत API	संवेदनशीलता फ़िल्टर, दुरुपयोग रिपोर्टिंग	Replika, MindPal

ये सात क्यों?​

• स्पष्ट ROI – प्रत्येक एजेंट एक मापने योग्य लागत केंद्र को प्रतिस्थापित करता है: चिकित्सक ट्राइएज समय, टियर-वन समर्थन हैंडलिंग, अनुबंध पैरालीगल, BI विश्लेषक, आदि।
• समृद्ध निजी डेटा – वे वहां पनपते हैं जहां संदर्भ लॉगिन के पीछे रहता है (EHRs, CRMs, इंट्रानेट)। वही डेटा गोपनीयता इंजीनियरिंग के लिए मानक बढ़ाता है।
• विनियमित डोमेन – स्वास्थ्य सेवा, वित्त और शिक्षा विक्रेताओं को अनुपालन को एक प्रथम-श्रेणी की सुविधा के रूप में मानने के लिए मजबूर करते हैं, जिससे रक्षात्मक खाई बनती है।

सामान्य वास्तुशिल्प सूत्र​

• संदर्भ विंडो प्रबंधन → अल्पकालिक "कार्यशील स्मृति" (वर्तमान कार्य) और दीर्घकालिक प्रोफ़ाइल जानकारी (भूमिका, अनुमतियाँ, इतिहास) को एम्बेड करें ताकि प्रतिक्रियाएँ बिना भ्रमित हुए प्रासंगिक बनी रहें।

• टूल ऑर्केस्ट्रेशन → LLM इरादे का पता लगाने में उत्कृष्ट हैं; विशेषीकृत API भारी काम करते हैं। सफल उत्पाद दोनों को एक स्वच्छ कार्यप्रवाह में लपेटते हैं: "भाषा अंदर, SQL बाहर" सोचें।

• विश्वास और सुरक्षा परतें → प्रोडक्शन एजेंट्स नीति इंजनों के साथ आते हैं: PHI redaction, अपशब्द फ़िल्टर, व्याख्या-योग्यता लॉग, दर सीमा। ये सुविधाएँ एंटरप्राइज़ सौदों का निर्धारण करती हैं।

डिज़ाइन पैटर्न जो लीडर्स को प्रोटोटाइप से अलग करते हैं​

• संकीर्ण सतह, गहरा एकीकरण – एक उच्च-मूल्य वाले कार्य (जैसे, नवीनीकरण उद्धरण) पर ध्यान केंद्रित करें, लेकिन इसे रिकॉर्ड के सिस्टम में एकीकृत करें ताकि अपनाना स्वाभाविक लगे।

• उपयोगकर्ता-दृश्यमान सुरक्षा उपाय – अनुबंध मार्कअप के लिए स्रोत उद्धरण या अंतर दृश्य दिखाएं। पारदर्शिता कानूनी और चिकित्सा संशयवादियों को चैंपियन में बदल देती है।

• निरंतर फाइन-ट्यूनिंग – डोमेन-विशिष्ट एज मामलों के खिलाफ मॉडल को मजबूत करने के लिए फीडबैक लूप (पसंद/नापसंद, सही SQL) को कैप्चर करें।

बाजार में जाने के निहितार्थ​

• वर्टिकल हॉरिजॉन्टल को मात देता है एक "वन-साइज़-फिट्स-ऑल PDF सहायक" बेचना संघर्ष करता है। एक "रेडियोलॉजी नोट सारांशक जो एपिक में प्लग करता है" तेजी से बंद होता है और उच्च ACV (वार्षिक अनुबंध मूल्य) प्राप्त करता है।

• एकीकरण ही खाई है EMR, CRM, या BI विक्रेताओं के साथ साझेदारी अकेले मॉडल आकार की तुलना में प्रतिस्पर्धियों को अधिक प्रभावी ढंग से बाहर करती है।

• विपणन के रूप में अनुपालन प्रमाणन (HIPAA, SOC 2, GDPR) केवल चेकबॉक्स नहीं हैं—वे विज्ञापन कॉपी और जोखिम-विरोधी खरीदारों के लिए आपत्ति निवारक बन जाते हैं।

आगे की राह

हम एजेंट चक्र के शुरुआती चरण में हैं। अगली लहर श्रेणियों को धुंधला कर देगी—कल्पना करें कि एक ही कार्यक्षेत्र बॉट जो एक अनुबंध की समीक्षा करता है, नवीनीकरण उद्धरण का मसौदा तैयार करता है, और यदि शर्तें बदलती हैं तो समर्थन मामला खोलता है। तब तक, जो टीमें संदर्भ हैंडलिंग, टूल ऑर्केस्ट्रेशन और लौह-कवच सुरक्षा में महारत हासिल करती हैं, वे बजट वृद्धि का बड़ा हिस्सा हासिल करेंगी।

अब अपनी वर्टिकल चुनने, डेटा जहां रहता है वहां एम्बेड करने, और सुरक्षा उपायों को सुविधाओं के रूप में भेजने का समय है—न कि बाद के विचारों के रूप में।

चैटजीपीटी (ChatGPT), जेमिनी (Gemini) और क्लाउड (Claude) जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम - LLM) अब केवल एक भविष्य की अवधारणा नहीं हैं; वे सक्रिय रूप से चैट-आधारित उपकरणों की एक नई पीढ़ी को शक्ति प्रदान कर रहे हैं जो हमारे सीखने, काम करने, खरीदारी करने और यहां तक कि हमारे कल्याण की देखभाल करने के तरीके को बदल रहे हैं। ये एआई चमत्कार उल्लेखनीय रूप से मानव-जैसी बातचीत में संलग्न हो सकते हैं, इरादे को समझ सकते हैं और अंतर्दृष्टिपूर्ण पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे संभावनाओं की दुनिया खुल जाती है।

व्यक्तिगत ट्यूटर्स से लेकर जो व्यक्तिगत सीखने की शैलियों के अनुकूल होते हैं, अथक ग्राहक सेवा एजेंटों तक, एलएलएम (LLM) हमारे डिजिटल जीवन के ताने-बाने में बुने जा रहे हैं। लेकिन जहां सफलताएं प्रभावशाली हैं, वहीं यह यात्रा अभी खत्म नहीं हुई है। आइए इन चैट-आधारित समाधानों के वर्तमान परिदृश्य का पता लगाएं, समझें कि वे कैसे काम करते हैं, शेष कमियों की पहचान करें और आगे आने वाले रोमांचक अवसरों को उजागर करें।

LLMs एक्शन में: एक समय में एक बातचीत से उद्योगों को बदलना​

LLM का प्रभाव कई क्षेत्रों में महसूस किया जा रहा है:

1. शिक्षा और सीखना: एआई ट्यूटर का उदय

शिक्षा ने LLM-संचालित चैट को उत्सुकता से अपनाया है।

• खान एकेडमी का खानमिगो (GPT-4 द्वारा संचालित) एक आभासी सुकरात के रूप में कार्य करता है, छात्रों को सीधे उत्तर देने के बजाय जांच-पड़ताल वाले प्रश्नों के साथ समस्याओं के माध्यम से मार्गदर्शन करता है, जिससे गहरी समझ विकसित होती है। यह शिक्षकों को पाठ योजना बनाने में भी सहायता करता है।
• डुओलिंगो मैक्स GPT-4 का लाभ उठाता है, जिसमें "रोलप्ले" (एक AI के साथ वास्तविक दुनिया की बातचीत का अभ्यास करना) और "मेरे उत्तर की व्याख्या करें" (व्यक्तिगत व्याकरण और शब्दावली प्रतिक्रिया प्रदान करना) जैसी सुविधाएँ शामिल हैं, जो भाषा सीखने में प्रमुख अंतरालों को संबोधित करती हैं।
• क्विज़लेट का क्यू-चैट (हालांकि इसका प्रारंभिक स्वरूप विकसित हो रहा है) का उद्देश्य छात्रों को सुकराती तरीके से प्रश्न पूछना था। उनका AI पाठों को सारांशित करने और अध्ययन सामग्री बनाने में भी मदद करता है।
• चेगमैट, एक GPT-4 संचालित अध्ययन साथी, चेग की सामग्री लाइब्रेरी के साथ एकीकृत होता है ताकि व्यक्तिगत सीखने के रास्ते और चरण-दर-चरण समस्या-समाधान प्रदान किया जा सके।

इन उपकरणों का उद्देश्य सीखने को व्यक्तिगत बनाना और ऑन-डिमांड सहायता को अधिक आकर्षक बनाना है।

2. ग्राहक सहायता और सेवा: अधिक स्मार्ट, तेज़ समाधान

LLM प्राकृतिक, बहु-मोड़ वाली बातचीत को सक्षम करके ग्राहक सेवा में क्रांति ला रहे हैं जो प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला को हल कर सकते हैं।

• इंटरकॉम का फिन (GPT-4 आधारित) एक कंपनी के ज्ञान आधार से जुड़ता है ताकि ग्राहक के प्रश्नों का बातचीत के माध्यम से उत्तर दिया जा सके, जिससे सामान्य मुद्दों को प्रभावी ढंग से संभालकर समर्थन मात्रा में काफी कमी आती है।
• ज़ेंडेस्क GPT-4 जैसे मॉडलों का उपयोग करके "एजेंटिक एआई" को नियोजित करता है जिसमें रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन शामिल है, जहाँ कई विशेष LLM एजेंट इरादे को समझने, जानकारी प्राप्त करने और यहां तक कि रिफंड संसाधित करने जैसे समाधानों को निष्पादित करने के लिए सहयोग करते हैं।
• सेल्सफोर्स (आइंस्टीन GPT) और स्लैक (चैटजीपीटी ऐप) जैसे प्लेटफॉर्म LLM को एम्बेड कर रहे हैं ताकि समर्थन एजेंटों को थ्रेड्स को सारांशित करने, आंतरिक ज्ञान को क्वेरी करने और उत्तरों का मसौदा तैयार करने में मदद मिल सके, जिससे उत्पादकता बढ़ती है।

लक्ष्य 24/7 समर्थन प्रदान करना है जो ग्राहक की भाषा और इरादे को समझता है, जिससे मानव एजेंट जटिल मामलों के लिए मुक्त हो जाते हैं।

3. उत्पादकता और कार्यस्थल उपकरण: कार्यस्थल पर आपका एआई सह-पायलट

एआई सहायक रोजमर्रा के पेशेवर उपकरणों का अभिन्न अंग बन रहे हैं।

• माइक्रोसॉफ्ट 365 कोपायलट (वर्ड, एक्सेल, पावरपॉइंट, आउटलुक, टीम्स में GPT-4 को एकीकृत करना) दस्तावेज़ों का मसौदा तैयार करने, प्राकृतिक भाषा प्रश्नों के साथ डेटा का विश्लेषण करने, प्रस्तुतियाँ बनाने, ईमेल का सारांश करने और यहां तक कि कार्रवाई योग्य वस्तुओं के साथ बैठकों का सारांश करने में मदद करता है।
• गूगल वर्कस्पेस का डुएट एआई गूगल डॉक्स, जीमेल, शीट्स और मीट में समान क्षमताएं प्रदान करता है।
• नोटियन एआई नोटियन वर्कस्पेस के भीतर सीधे लिखने, सारांशित करने और विचार-मंथन में सहायता करता है।
• गिटहब कोपायलट और अमेज़ॅन कोडविस्परर जैसे कोडिंग सहायक कोड सुझाने और विकास को गति देने के लिए LLM का उपयोग करते हैं।

इन उपकरणों का उद्देश्य "व्यस्त काम" को स्वचालित करना है, जिससे पेशेवरों को मुख्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

4. मानसिक स्वास्थ्य और कल्याण: एक सहानुभूतिपूर्ण (डिजिटल) कान

LLM मानसिक स्वास्थ्य चैटबॉट्स को बढ़ा रहे हैं, उन्हें अधिक प्राकृतिक और व्यक्तिगत बना रहे हैं, जबकि महत्वपूर्ण सुरक्षा विचारों को भी उठा रहे हैं।

• वाइसा और वोबोट जैसे ऐप्स सावधानी से LLM को एकीकृत कर रहे हैं ताकि स्क्रिप्टेड कॉग्निटिव बिहेवियरल थेरेपी (CBT) तकनीकों से आगे बढ़कर दैनिक तनाव और मूड प्रबंधन के लिए अधिक लचीला और सहानुभूतिपूर्ण संवादी समर्थन प्रदान किया जा सके।
• रेप्लिका, एक एआई साथी ऐप, LLM का उपयोग व्यक्तिगत "मित्र" बनाने के लिए करता है जो खुली बातचीत में संलग्न हो सकते हैं, अक्सर उपयोगकर्ताओं को अकेलेपन से लड़ने में मदद करते हैं।

ये उपकरण सुलभ, 24/7, गैर-निर्णयात्मक सहायता प्रदान करते हैं, हालांकि वे खुद को कोच या साथी के रूप में प्रस्तुत करते हैं, न कि नैदानिक ​​देखभाल के प्रतिस्थापन के रूप में।

5. ई-कॉमर्स और खुदरा: एआई शॉपिंग कंसीयज

चैट-आधारित LLM ऑनलाइन खरीदारी को अधिक इंटरैक्टिव और व्यक्तिगत बना रहे हैं।

• शॉपिफाई का शॉप ऐप एक चैटजीपीटी-संचालित सहायक प्रदान करता है जो उपयोगकर्ता के प्रश्नों और इतिहास के आधार पर व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाएं प्रदान करता है, जो स्टोर में खरीदारी के अनुभव की नकल करता है। शॉपिफाई व्यापारियों को उत्पाद विवरण और मार्केटिंग कॉपी बनाने के लिए एआई उपकरण भी प्रदान करता है।
• इंस्टाकार्ट का चैटजीपीटी प्लगइन बातचीत के माध्यम से भोजन योजना और किराने की खरीदारी में सहायता करता है।
• क्लार्ना का चैटजीपीटी के लिए प्लगइन एक उत्पाद खोज और तुलना उपकरण के रूप में कार्य करता है।
• एआई का उपयोग कई ग्राहक समीक्षाओं को संक्षिप्त फायदे और नुकसान में सारांशित करने के लिए भी किया जा रहा है, जिससे खरीदारों को तेज़ी से निर्णय लेने में मदद मिलती है।

ये एआई सहायक ग्राहकों का मार्गदर्शन करते हैं, प्रश्नों का उत्तर देते हैं, और अनुशंसाओं को व्यक्तिगत बनाते हैं, जिसका उद्देश्य रूपांतरण और संतुष्टि को बढ़ावा देना है।

सफलता की संरचना: प्रभावी एलएलएम चैट उपकरण क्या बनाते हैं?​

इन विविध अनुप्रयोगों में, कई प्रमुख घटक एलएलएम-संचालित चैट समाधानों की प्रभावशीलता में योगदान करते हैं:

• उन्नत भाषा समझ: अत्याधुनिक एलएलएम सूक्ष्म, मुक्त-रूप उपयोगकर्ता इनपुट की व्याख्या करते हैं और धाराप्रवाह तथा प्रासंगिक रूप से प्रतिक्रिया देते हैं, जिससे बातचीत स्वाभाविक लगती है।
• डोमेन-विशिष्ट ज्ञान एकीकरण: प्रासंगिक डेटाबेस, कंपनी-विशिष्ट सामग्री, या वास्तविक समय के डेटा (अक्सर पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन के माध्यम से) के साथ एलएलएम प्रतिक्रियाओं को आधार बनाना सटीकता और उपयोगिता में नाटकीय रूप से सुधार करता है।
• स्पष्ट समस्या/आवश्यकता पर ध्यान: सफल उपकरण वास्तविक उपयोगकर्ता की समस्याओं को लक्षित करते हैं और एआई की भूमिका को उन्हें प्रभावी ढंग से हल करने के लिए तैयार करते हैं, बजाय इसके कि एआई का उपयोग केवल उसके अपने लिए किया जाए।
• निर्बाध उपयोगकर्ता अनुभव (UX): एआई सहायता को मौजूदा वर्कफ़्लो और प्लेटफार्मों में सुचारू रूप से एम्बेड करना, सहज डिज़ाइन और उपयोगकर्ता नियंत्रण के साथ, अपनाने और उपयोगिता को बढ़ाता है।
• तकनीकी विश्वसनीयता और सुरक्षा: मतिभ्रम, आपत्तिजनक सामग्री और त्रुटियों को रोकने के उपायों को लागू करना—जैसे कि फाइन-ट्यूनिंग, गार्डरेल सिस्टम और सामग्री फ़िल्टर—उपयोगकर्ता विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
• बाजार की तैयारी और कथित मूल्य: ये उपकरण अधिक बुद्धिमान सॉफ्टवेयर के लिए बढ़ती उपयोगकर्ता अपेक्षा को पूरा करते हैं, समय की बचत या बढ़ी हुई क्षमताओं जैसे मूर्त लाभ प्रदान करते हैं।

अंतराल को समझें: एलएलएम चैट परिदृश्य में अधूरी ज़रूरतें​

तेजी से हुई प्रगति के बावजूद, महत्वपूर्ण अंतराल और अधूरी ज़रूरतें बनी हुई हैं:

• तथ्यात्मक विश्वसनीयता और विश्वास: 'भ्रम' की समस्या बनी हुई है। चिकित्सा, कानून या वित्त जैसे उच्च-दांव वाले क्षेत्रों के लिए, तथ्यात्मक सटीकता का वर्तमान स्तर पूरी तरह से विश्वसनीय, स्वायत्त उपभोक्ता-उन्मुख चैटबॉट के लिए हमेशा पर्याप्त नहीं होता है।
• जटिल, लॉन्ग-टेल कार्यों को संभालना: महान सामान्यवादी होने के बावजूद, एलएलएम को बहु-चरणीय योजना, गहन आलोचनात्मक तर्क, या अत्यधिक विशिष्ट, आला प्रश्नों के साथ संघर्ष करना पड़ सकता है, जिन्हें व्यापक स्मृति या कई बाहरी प्रणालियों से कनेक्शन की आवश्यकता होती है।
• गहन वैयक्तिकरण और दीर्घकालिक स्मृति: अधिकांश चैट टूल में मजबूत दीर्घकालिक स्मृति का अभाव होता है, जिसका अर्थ है कि वे लंबी अवधि तक किसी उपयोगकर्ता को वास्तव में 'नहीं जानते' हैं। दीर्घकालिक इंटरैक्शन इतिहास के आधार पर अधिक प्रभावी वैयक्तिकरण एक बहुप्रतीक्षित विशेषता है।
• बहु-मोडालिटी और गैर-पाठ्य इंटरैक्शन: अधिकांश उपकरण पाठ-आधारित हैं। परिष्कृत आवाज-आधारित संवादी एआई और दृश्य समझ के बेहतर एकीकरण (उदाहरण के लिए, अपलोड की गई छवि पर चर्चा करना) की बढ़ती आवश्यकता है।
• स्थानीयकृत और विविध भाषा समर्थन: उच्च-गुणवत्ता वाले एलएलएम उपकरण मुख्य रूप से अंग्रेजी-केंद्रित हैं, जिससे कई वैश्विक आबादी एआई द्वारा अधूरी रह जाती है, जिसमें उनकी मूल भाषाओं में प्रवाह या सांस्कृतिक संदर्भ का अभाव होता है।
• लागत और पहुंच बाधाएँ: सबसे शक्तिशाली एलएलएम अक्सर पेवॉल के पीछे होते हैं, संभावित रूप से डिजिटल विभाजन को चौड़ा करते हुए। व्यापक आबादी के लिए किफायती या खुले-पहुंच वाले समाधानों की आवश्यकता है।
• विशिष्ट डोमेन जिनमें अनुकूलित समाधानों की कमी है: विशिष्ट लेकिन महत्वपूर्ण क्षेत्र जैसे विशेष कानूनी अनुसंधान, वैज्ञानिक खोज, या विशेषज्ञ-स्तरीय रचनात्मक कला कोचिंग में अभी भी गहराई से अनुकूलित, अत्यधिक विश्वसनीय एलएलएम अनुप्रयोगों का अभाव है।

अवसर का लाभ उठाना: आशाजनक "आसान लक्ष्य" अवसर​

वर्तमान एलएलएम क्षमताओं को देखते हुए, कई अपेक्षाकृत सरल फिर भी उच्च-प्रभाव वाले एप्लिकेशन महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता आधारों को आकर्षित कर सकते हैं:

1. YouTube/वीडियो सारांशकर्ता: एक ऐसा उपकरण जो ट्रांसक्रिप्ट का उपयोग करके वीडियो सामग्री के संक्षिप्त सारांश प्रदान करता है या उसके बारे में प्रश्नों के उत्तर देता है, छात्रों और पेशेवरों दोनों के लिए अत्यधिक मूल्यवान होगा।
2. रिज्यूमे और कवर लेटर एन्हांसर: नौकरी चाहने वालों को विशिष्ट भूमिकाओं के लिए अपने रिज्यूमे और कवर लेटर का मसौदा तैयार करने, अनुकूलित करने और बेहतर बनाने में मदद करने के लिए एक एआई सहायक।
3. व्यक्तिगत ईमेल सारांशकर्ता और ड्राफ्ट कंपोजर: एक हल्का उपकरण (शायद एक ब्राउज़र एक्सटेंशन) जो लंबी ईमेल थ्रेड्स का सारांश प्रस्तुत करता है और बड़े एंटरप्राइज़ सूट के बाहर के व्यक्तियों के लिए उत्तरों का मसौदा तैयार करता है।
4. व्यक्तिगत अध्ययन प्रश्नोत्तर बॉट: एक ऐसा ऐप जो छात्रों को कोई भी टेक्स्ट (पाठ्यपुस्तक के अध्याय, नोट्स) अपलोड करने और फिर उसके साथ "चैट" करने की अनुमति देता है—प्रश्न पूछना, स्पष्टीकरण प्राप्त करना, या सामग्री पर प्रश्नोत्तरी करना।
5. निर्माताओं के लिए एआई सामग्री सुधारक: ब्लॉगर्स, यूट्यूबर्स और सोशल मीडिया प्रबंधकों के लिए एक सहायक जो लंबी-फॉर्म सामग्री को विभिन्न प्रारूपों (सोशल पोस्ट, सारांश, रूपरेखा) में पुन: उपयोग करने या उसे बेहतर बनाने में मदद करता है।

ये विचार एलएलएम की मुख्य शक्तियों—सारांश, निर्माण, प्रश्नोत्तर—का लाभ उठाते हैं और सामान्य समस्याओं का समाधान करते हैं, जिससे वे विकास के लिए परिपक्व हो जाते हैं।

भविष्य का निर्माण: सुलभ LLM API का लाभ उठाना​

आकांक्षी डेवलपर्स के लिए रोमांचक बात यह है कि कोर AI इंटेलिजेंस प्रमुख खिलाड़ियों जैसे OpenAI (ChatGPT/GPT-4), Anthropic (Claude), और Google (PaLM/Gemini) के API के माध्यम से सुलभ है। इसका मतलब है कि आपको बड़े मॉडलों को शुरू से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।

• OpenAI के API व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, गुणवत्ता और डेवलपर-मित्रता के लिए जाने जाते हैं, और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त हैं।
• Anthropic का Claude एक बहुत बड़ी संदर्भ विंडो प्रदान करता है, जो लंबे दस्तावेज़ों को एक साथ संसाधित करने के लिए उत्कृष्ट है, और सुरक्षा पर विशेष ध्यान केंद्रित करके बनाया गया है।
• Google का Gemini मजबूत बहुभाषी क्षमताएं और Google इकोसिस्टम के साथ मजबूत एकीकरण प्रदान करता है, जिसमें Gemini उन्नत मल्टीमॉडल सुविधाओं और सुपर बड़ी संदर्भ विंडो का वादा करता है।
• ओपन-सोर्स मॉडल (जैसे Llama 3) और डेवलपमेंट फ्रेमवर्क (जैसे LangChain या LlamaIndex) प्रवेश बाधा को और कम करते हैं, लागत बचत, गोपनीयता लाभ और LLM को कस्टम डेटा से जोड़ने जैसे कार्यों को सरल बनाने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं।

इन संसाधनों के साथ, यहां तक कि छोटी टीमें या व्यक्तिगत डेवलपर्स भी परिष्कृत चैट-आधारित एप्लिकेशन बना सकते हैं जो कुछ साल पहले अकल्पनीय होते। कुंजी एक अच्छा विचार, एक उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन और इन शक्तिशाली API का चतुर अनुप्रयोग है।

बातचीत जारी है​

एलएलएम-संचालित चैट उपकरण केवल एक अस्थायी प्रवृत्ति से कहीं अधिक हैं; वे इस बात में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं कि हम प्रौद्योगिकी और जानकारी के साथ कैसे बातचीत करते हैं। जबकि वर्तमान एप्लिकेशन पहले से ही महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहे हैं, पहचानी गई कमियाँ और "आसान अवसर" संकेत देते हैं कि नवाचार की लहर अभी अपनी चरम सीमा से बहुत दूर है।

जैसे-जैसे एलएलएम तकनीक परिपक्व होती जा रही है—अधिक सटीक, संदर्भ-जागरूक, व्यक्तिगत और बहु-मोडल होती जा रही है—हम और भी अधिक विशिष्ट और प्रभावशाली चैट-आधारित सहायकों के विस्फोट की उम्मीद कर सकते हैं। बातचीत का भविष्य अब लिखा जा रहा है, और यह एक ऐसा भविष्य है जहाँ एआई हमारे जीवन में तेजी से सहायक और एकीकृत भूमिका निभाता है।

ओपनएआई कोडेक्स: विभिन्न क्षेत्रों में इसके अनुप्रयोग और अपनाने की जाँच​

ओपनएआई कोडेक्स, एक एआई प्रणाली जिसे प्राकृतिक भाषा को निष्पादन योग्य कोड में अनुवाद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, सॉफ्टवेयर विकास परिदृश्य में एक उल्लेखनीय उपस्थिति बन गई है। यह गिटहब कोपायलट जैसे उपकरणों को आधार प्रदान करता है, जो कोड ऑटो-कंप्लीशन और जनरेशन जैसी कार्यक्षमताएं प्रदान करता है। एक महत्वपूर्ण अपडेट में, 2025 में चैटजीपीटी के भीतर एक क्लाउड-आधारित कोडेक्स एजेंट पेश किया गया था, जो फीचर राइटिंग, कोडबेस विश्लेषण, बग फिक्सिंग और पुल रिक्वेस्ट प्रस्तावित करने सहित सॉफ्टवेयर विकास कार्यों की एक श्रृंखला का प्रबंधन करने में सक्षम है। यह विश्लेषण बताता है कि कोडेक्स का उपयोग व्यक्तिगत डेवलपर्स, निगमों और शैक्षणिक निकायों द्वारा कैसे किया जा रहा है, जिसमें विशिष्ट एकीकरण, अपनाने के पैटर्न और व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर प्रकाश डाला गया है।

व्यक्तिगत डेवलपर्स: कोडिंग प्रथाओं को बढ़ाना​

व्यक्तिगत डेवलपर्स विभिन्न प्रोग्रामिंग कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए कोडक्स-संचालित उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं। सामान्य अनुप्रयोगों में बॉयलरप्लेट कोड जनरेट करना, टिप्पणियों या स्यूडोकोड को सिंटैक्टिकल कोड में अनुवादित करना, और यूनिट टेस्ट तथा डॉक्यूमेंटेशन के निर्माण को स्वचालित करना शामिल है। इसका उद्देश्य नियमित कोडिंग का बोझ कम करना है, जिससे डेवलपर्स अधिक जटिल डिज़ाइन और समस्या-समाधान पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकें। कोडक्स का उपयोग डिबगिंग के लिए भी किया जाता है, जिसमें संभावित बग्स की पहचान करने, सुधार सुझाने और त्रुटि संदेशों को समझाने की क्षमताएं हैं। कथित तौर पर OpenAI इंजीनियर रीफैक्टरिंग, वेरिएबल का नाम बदलने और टेस्ट लिखने जैसे कार्यों के लिए कोडक्स का उपयोग करते हैं।

गिटहब कोपायलट, जो कोडक्स को एकीकृत करता है, इस क्षेत्र में एक प्रमुख उपकरण है, जो VS Code, Visual Studio, और Neovim जैसे लोकप्रिय एडिटर्स के भीतर वास्तविक समय में कोड सुझाव प्रदान करता है। उपयोग डेटा तेजी से अपनाने का संकेत देता है, एक अध्ययन से पता चलता है कि 81% से अधिक डेवलपर्स ने कोपायलट को उपलब्ध होने के दिन ही इंस्टॉल किया और 67% लगभग दैनिक रूप से इसका उपयोग कर रहे हैं। रिपोर्ट किए गए लाभों में दोहराव वाली कोडिंग का स्वचालन शामिल है। उदाहरण के लिए, कोपायलट के एक्सेंचर उपयोगकर्ताओं के डेटा ने कोड मर्ज गति में 8.8% की वृद्धि और स्वयं-रिपोर्टेड कोड गुणवत्ता में उच्च आत्मविश्वास का संकेत दिया। कोपायलट से परे, डेवलपर्स कस्टम टूल के लिए कोडक्स एपीआई का लाभ उठाते हैं, जैसे प्रोग्रामिंग चैटबॉट या जुपिटर नोटबुक जैसे वातावरण के लिए प्लगइन्स। OpenAI कोडक्स सीएलआई, जिसे 2025 में ओपन-सोर्स किया गया, एक टर्मिनल-आधारित सहायक प्रदान करता है जो कोड निष्पादित कर सकता है, फ़ाइलों को संपादित कर सकता है, और प्रोजेक्ट रिपॉजिटरी के साथ इंटरैक्ट कर सकता है, जिससे डेवलपर्स को ऐप निर्माण या कोडबेस स्पष्टीकरण जैसे जटिल कार्यों के लिए प्रॉम्प्ट करने की अनुमति मिलती है।

कॉर्पोरेट अपनाना: कार्यप्रणाली में कोडक्स का एकीकरण​

कंपनियां अपने उत्पाद विकास और परिचालन कार्यप्रणाली में OpenAI कोडक्स को एकीकृत कर रही हैं। सिस्को, टेम्पोरल, सुपरह्यूमन और कोडिएक रोबोटिक्स सहित शुरुआती कॉर्पोरेट परीक्षकों ने वास्तविक दुनिया के कोडबेस में इसके अनुप्रयोग के बारे में जानकारी प्रदान की है।

• सिस्को अपने उत्पाद पोर्टफोलियो में नई सुविधाओं और परियोजनाओं के कार्यान्वयन में तेजी लाने के लिए कोडक्स की खोज कर रहा है, जिसका लक्ष्य R&D उत्पादकता को बढ़ाना है।
• टेम्पोरल, एक वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म स्टार्टअप, फीचर डेवलपमेंट और डिबगिंग के लिए कोडक्स का उपयोग करता है, टेस्ट राइटिंग और कोड रिफैक्टरिंग जैसे कार्यों को AI को सौंपता है, जिससे इंजीनियरों को मुख्य लॉजिक पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
• सुपरह्यूमन, एक ईमेल क्लाइंट स्टार्टअप, छोटे, दोहराए जाने वाले कोडिंग कार्यों के लिए कोडक्स का उपयोग करता है, टेस्ट कवरेज में सुधार करता है और इंटीग्रेशन टेस्ट विफलताओं को स्वचालित रूप से ठीक करता है। वे यह भी बताते हैं कि कोडक्स उत्पाद प्रबंधकों को हल्के कोड परिवर्तनों में योगदान करने में सक्षम बनाता है, जिनकी बाद में इंजीनियरों द्वारा समीक्षा की जाती है।
• कोडिएक रोबोटिक्स, एक स्वायत्त ड्राइविंग कंपनी, अपने सेल्फ-ड्राइविंग वाहन सॉफ्टवेयर के लिए डिबगिंग टूल लिखने, टेस्ट कवरेज बढ़ाने और कोड को रिफैक्टर करने के लिए कोडक्स का उपयोग करती है। वे इसे इंजीनियरों के लिए अपने बड़े कोडबेस के अपरिचित हिस्सों को समझने के लिए एक संदर्भ उपकरण के रूप में भी उपयोग करते हैं।

ये उदाहरण दिखाते हैं कि कंपनियां सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के पहलुओं को स्वचालित करने के लिए कोडक्स का उपयोग कर रही हैं, जिसका लक्ष्य बेहतर उत्पादकता है। बिजनेस के लिए GitHub Copilot इन क्षमताओं को एंटरप्राइज टीमों तक बढ़ाता है। कॉपीलॉट से जुड़े एक्सेंचर के एक पायलट प्रोजेक्ट ने बताया कि 80% से अधिक डेवलपर्स ने सफलतापूर्वक टूल को अपनाया, और 95% ने कहा कि उन्हें AI सहायता से कोडिंग करने में अधिक आनंद आया। रेपलिट (Replit) जैसी अन्य डेवलपमेंट टूल कंपनियों ने "कोड समझाएं" (Explain Code) जैसी कोडक्स सुविधाओं को एकीकृत किया है, जो कोड खंडों की सरल अंग्रेजी में व्याख्या प्रदान करती है।

शैक्षिक अनुप्रयोग: सीखने और सिखाने के लिए एक नया उपकरण​

शिक्षा के क्षेत्र में, OpenAI Codex को एक बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम और कोडिंग सहायक के रूप में अपनाया जा रहा है। यह प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट से कोड उत्पन्न कर सकता है, प्रोग्रामिंग अवधारणाओं को समझा सकता है, और कोड के बारे में सवालों के जवाब दे सकता है। यह शिक्षार्थियों को सिंटैक्टिक विवरणों के बजाय वैचारिक समझ पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

छात्र उदाहरण उत्पन्न करने, त्रुटियों का निवारण करने और विभिन्न कोडिंग समाधानों के साथ प्रयोग करने के लिए कोडेक्स का उपयोग करते हैं। स्व-शिक्षित शिक्षार्थी इसे ऑन-डिमांड ट्यूटर के रूप में उपयोग कर सकते हैं। शिक्षक कोडेक्स का उपयोग कस्टम कोडिंग अभ्यास बनाने, समाधान के उदाहरण उत्पन्न करने और विभिन्न कौशल स्तरों के अनुरूप स्पष्टीकरण तैयार करने के लिए कर रहे हैं। यह प्रशिक्षक के समय को अधिक केंद्रित छात्र बातचीत के लिए मुक्त कर सकता है।

कोडेक्स द्वारा संचालित रेप्लिट की "एक्सप्लेन कोड" सुविधा, शुरुआती लोगों को अपरिचित कोड को समझने में सहायता करती है। कुछ शिक्षकों ने छात्रों को प्रॉम्प्ट के माध्यम से सरल एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देकर प्रोग्रामिंग में संलग्न करने के लिए कक्षा सेटिंग्स में कोडेक्स पेश किया है। एक उदाहरण में छात्रों द्वारा गेम बनाना शामिल था, जिसने रचनात्मक क्षमता और नैतिक चर्चाओं की आवश्यकता दोनों को उजागर किया, क्योंकि छात्रों ने एआई को अनुचित सामग्री बनाने के लिए भी प्रॉम्प्ट करने का प्रयास किया, जिसे इसने उस समय स्पष्ट नैतिक फ़िल्टरिंग के बिना किया। विशेषज्ञ सुझाव देते हैं कि कोडिंग पाठ्यक्रम एआई उपकरणों के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के तरीके पर प्रशिक्षण को शामिल करने के लिए विकसित हो सकते हैं, जिसमें प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और एआई-जनित कोड की समीक्षा करना शामिल है।

उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण​

कोडेक्स का मौजूदा विकास उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म में व्यापक एकीकरण ने इसके अपनाने को सुगम बनाया है। विजुअल स्टूडियो कोड, जेटब्रेन्स आईडीई, विजुअल स्टूडियो 2022 और नियोविम जैसे आईडीई के भीतर गिटहब कोपायलट का समावेशन सीधे कोडिंग वातावरण में वास्तविक समय में एआई सहायता प्रदान करता है।

ओपनएआई एपीआई अन्य अनुप्रयोगों को कोडेक्स की क्षमताओं को शामिल करने में सक्षम बनाता है। ओपनएआई कोडेक्स सीएलआई डेवलपर्स को कमांड लाइन से कोडेक्स के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है, जैसे कि अनुप्रयोगों को स्केफोल्ड करना या परियोजनाओं को संशोधित करना। जुपिटर नोटबुक जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए थर्ड-पार्टी प्लगइन्स उभरे हैं, जो प्राकृतिक भाषा प्रश्नों से कोड पूर्णता और स्क्रिप्ट जनरेशन जैसी सुविधाएँ प्रदान करते हैं। माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर ओपनएआई सेवा में कोडेक्स मॉडल शामिल हैं, जो उद्यमों को एज़्योर के अनुपालन और सुरक्षा ढांचे के तहत अपनी क्षमताओं को अपने आंतरिक सॉफ्टवेयर में एकीकृत करने की अनुमति देता है।

अपनाने के रुझान और बाज़ार संबंधी विचार​

कोडेक्स जैसे एआई कोडिंग सहायकों को तेजी से अपनाया गया है। 2023 तक, रिपोर्टों से संकेत मिला कि 50% से अधिक डेवलपर्स ने एआई-सहायता प्राप्त विकास उपकरणों का उपयोग करना शुरू कर दिया था। कथित तौर पर, GitHub Copilot 2025 की शुरुआत तक 15 मिलियन से अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गया। इस वृद्धि ने प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा दिया है, जिसमें अमेज़न (CodeWhisperer) और गूगल (Studio Bot) जैसी कंपनियों ने अपने स्वयं के एआई कोड सहायक पेश किए हैं।

अध्ययनों ने उत्पादकता में वृद्धि की सूचना दी है; एक्सेंचर डेवलपर्स के साथ GitHub के शोध से संकेत मिला कि कोपायलट का उपयोग डेवलपर्स को कुछ कार्यों पर 55% तक तेजी से काम करने में मदद कर सकता है, जिसमें अधिकांश ने बेहतर संतुष्टि की सूचना दी। हालांकि, एआई-जनित कोड की गुणवत्ता और रखरखाव पर पड़ने वाले प्रभाव के संबंध में जांच मौजूद है। एक विश्लेषण से पता चला है कि जबकि एआई उपकरण कोडिंग को गति दे सकते हैं, वे कोड "चर्न" (बार-बार फिर से लिखना) में वृद्धि और संभावित रूप से कोड के पुन: उपयोग में कमी का कारण भी बन सकते हैं। एआई-जनित कोड की सुरक्षा और शुद्धता के बारे में चिंताएं बनी हुई हैं, जो मानवीय समीक्षा की आवश्यकता पर जोर देती हैं। OpenAI ने कहा है कि उसने दुर्भावनापूर्ण कोडिंग अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए कोडेक्स में नीतियां लागू की हैं और पता लगाने योग्य विशेषताएं जोड़ी हैं, जैसे कि कार्यों और परीक्षण परिणामों का हवाला देना।

एक उभरता हुआ रुझान साधारण कोड पूर्णता से अधिक स्वायत्त, "एजेंटिक" एआई व्यवहार की ओर बदलाव है। 2025 के कोडेक्स एजेंट की अतुल्यकालिक कार्य प्रतिनिधिमंडल की क्षमता इसका उदाहरण है, जहाँ डेवलपर्स जटिल कार्यों को स्वतंत्र रूप से काम करने के लिए एआई को सौंप सकते हैं। GitHub ने कोपायलट में एक एआई कोड समीक्षा सुविधा भी पेश की है, जिसने कथित तौर पर लॉन्च के कुछ हफ्तों के भीतर लाखों पुल अनुरोधों की स्वायत्त रूप से समीक्षा की। यह सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्र के अधिक व्यापक हिस्सों को संभालने की दिशा में एआई के बढ़ने का सुझाव देता है, जिसमें मानव इंजीनियर संभावित रूप से उच्च-स्तरीय डिजाइन, वास्तुकला और पर्यवेक्षण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

उदाहरणात्मक केस स्टडीज़​

• सुपरह्यूमन (Superhuman): ईमेल क्लाइंट स्टार्टअप ने इंजीनियरिंग में तेजी लाने के लिए कोडएक्स (Codex) को एकीकृत किया, जिससे परीक्षण कवरेज बढ़ाने और छोटे बग्स को ठीक करने जैसे कार्यों को स्वचालित किया जा सके। कथित तौर पर, इसने उत्पाद प्रबंधकों को कोडएक्स द्वारा लागू किए जाने वाले UI ट्वीक का वर्णन करने की अनुमति दी, जिसमें इंजीनियरों की समीक्षा भी शामिल थी, जिससे तेजी से पुनरावृत्ति चक्र प्राप्त हुए।
• कोडिएक रोबोटिक्स (Kodiak Robotics): स्वायत्त वाहन कंपनी कोडएक्स का उपयोग आंतरिक डिबगिंग उपकरण विकसित करने, अपने कोडिएक ड्राइवर सिस्टम के लिए कोड को रिफैक्टर करने और टेस्ट केस बनाने के लिए करती है। यह नए इंजीनियरों के लिए जटिल कोडबेस को समझने के लिए एक ज्ञान उपकरण के रूप में भी कार्य करता है।
• एक्सेंचर (Accenture): हजारों डेवलपर्स के बीच GitHub Copilot (जो कोडएक्स द्वारा संचालित है) के एक बड़े पैमाने के उद्यम मूल्यांकन में बताया गया कि 95% डेवलपर्स को AI सहायता से कोडिंग करने में अधिक आनंद आया, और 90% अपनी नौकरियों से अधिक संतुष्ट महसूस करते थे। अध्ययन में बॉयलरप्लेट कोडिंग के लिए समय में कमी और पूर्ण किए गए कार्यों में वृद्धि भी देखी गई।
• रेप्लिट (Replit): ऑनलाइन कोडिंग प्लेटफॉर्म ने "कोड समझाएं" जैसी सुविधाएँ प्रदान करने के लिए कोडएक्स को एकीकृत किया, जो कोड स्निपेट्स के लिए सरल भाषा में स्पष्टीकरण उत्पन्न करता है। इसका उद्देश्य शिक्षार्थियों द्वारा भ्रमित करने वाले कोड को समझने में लगने वाले समय को कम करना और एक स्वचालित शिक्षण सहायक के रूप में कार्य करना था।

ये कार्यान्वयन कोडएक्स के विविध अनुप्रयोगों को दर्शाते हैं, जिसमें सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को स्वचालित करना और जटिल प्रणालियों में ज्ञान हस्तांतरण में सहायता करना, उद्यम उत्पादकता को मापना और शैक्षिक वातावरण का समर्थन करना शामिल है। एक सामान्य विषय मानव कौशल को पूरक करने के लिए कोडएक्स का उपयोग है, जिसमें AI कुछ कोडिंग कार्यों को संभालता है जबकि मनुष्य मार्गदर्शन करते हैं, समीक्षा करते हैं और व्यापक समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

चरित्र-आधारित AI और भूमिका-निभाने वाले एजेंटों का उदय मानव-कंप्यूटर संपर्क में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है। दुनिया भर के उपयोगकर्ता विभिन्न कारणों से इन डिजिटल व्यक्तित्वों के साथ तेजी से जुड़ रहे हैं, जिसमें साथीपन से लेकर रचनात्मक अन्वेषण तक शामिल है। यह विश्लेषण इन इंटरैक्शन की बारीकियों में गहराई से उतरता है, उपयोगकर्ता की प्रेरणाओं, जुड़ाव के पैटर्न, प्रचलित चुनौतियों और इन विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों को बेहतर बनाने के तरीकों की जांच करता है।

कौन जुड़ रहा है और उन्हें क्या प्रेरित करता है?​

AI पात्रों की ओर विविध प्रकार के व्यक्ति आकर्षित होते हैं। जनसांख्यिकीय रूप से, उपयोगकर्ता सामाजिक परिदृश्यों को समझने वाले किशोरों से लेकर भावनात्मक सहारा या रचनात्मक आउटलेट चाहने वाले वयस्कों तक फैले हुए हैं। प्रमुख उपयोगकर्ता समूहों में शामिल हैं:

• किशोरावस्था के साथी चाहने वाले: अक्सर 13-19 वर्ष की आयु के, ये उपयोगकर्ता AI साथियों को गैर-निर्णायक मित्र मानते हैं, जो अकेलेपन या सामाजिक चिंता से लड़ने के लिए एक सामाजिक आउटलेट प्रदान करते हैं। वे फैंडम-आधारित भूमिका-निभाने में भी संलग्न होते हैं।
• युवा वयस्क और रचनात्मक भूमिका-निभाने वाले: मुख्य रूप से 18-34 वर्ष की आयु के, यह समूह मनोरंजन, विस्तृत काल्पनिक भूमिका-निभाने, सहयोगात्मक कहानी कहने और रचनात्मक बाधाओं को दूर करने के लिए AI का उपयोग करता है।
• साथी चाहने वाले (अकेले वयस्क): 20 से 70+ तक की विस्तृत आयु सीमा के वयस्क सामाजिक या भावनात्मक रिक्तियों को भरने के लिए AI की ओर रुख करते हैं, AI को एक विश्वासपात्र, मित्र या यहां तक कि एक रोमांटिक साथी के रूप में मानते हैं।
• मानसिक स्वास्थ्य और भावनात्मक समर्थन उपयोगकर्ता: चिंता, अवसाद या अन्य मानसिक स्वास्थ्य चुनौतियों से जूझ रहे व्यक्ति AI पात्रों का उपयोग आत्म-चिकित्सा के एक रूप के रूप में करते हैं, उनकी निरंतर उपलब्धता और धैर्य की सराहना करते हैं।
• गेमर्स और फैंडम उत्साही: यह खंड AI पात्रों का उपयोग मनोरंजन माध्यम के रूप में करता है, जो वीडियो गेम या इंटरैक्टिव फैन फिक्शन के समान है, जिसमें चुनौती, मज़ा और गहन परिदृश्यों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

ये व्यक्तित्व अक्सर एक-दूसरे से मिलते-जुलते हैं। अपनाने के सामान्य कारण भावनात्मक आवश्यकताओं जैसे अकेलेपन और दिल टूटने, मनोरंजन या रचनात्मक सहयोग की इच्छा, AI प्रौद्योगिकी के बारे में साधारण जिज्ञासा, या ऑनलाइन समुदायों और मौखिक प्रचार के प्रभाव से उत्पन्न होते हैं।

इंटरैक्शन के पैटर्न: उपयोगकर्ता कैसे जुड़ते हैं​

AI पात्रों के साथ इंटरैक्शन बहुआयामी है, जिसमें विभिन्न प्रकार के पात्र और उपयोग की आदतें शामिल हैं:

• पात्र के प्रकार: उपयोगकर्ता AI के साथ रोमांटिक साथी, मित्र, लोकप्रिय मीडिया के काल्पनिक पात्र, ऐतिहासिक हस्तियां, स्वयं द्वारा बनाए गए मूल पात्र, या यहां तक कि अर्ध-ट्यूटर और कार्य-आधारित सहायक के रूप में भी बातचीत करते हैं।
• उपयोग की आवृत्ति और गहराई: जुड़ाव कभी-कभार जांच करने से लेकर लंबी, गहन दैनिक सत्रों तक हो सकता है। कुछ लोग भावनात्मक विनियमन के लिए AI को अपनी दैनिक दिनचर्या में एकीकृत करते हैं, जबकि अन्य विशिष्ट भावनात्मक घटनाओं या रचनात्मक अवधियों के दौरान अचानक उपयोग दिखाते हैं। उपयोगकर्ता कई पात्रों के बीच कूद सकते हैं या दीर्घकालिक, एकल AI संबंध विकसित कर सकते हैं।
• मूल्यवान विशेषताएं: प्राकृतिक बातचीत, सुसंगत व्यक्तित्व और विश्वसनीय स्मृति को अत्यधिक महत्व दिया जाता है। अनुकूलन उपकरण, जो उपयोगकर्ताओं को AI व्यक्तित्वों और दिखावे को आकार देने की अनुमति देते हैं, भी लोकप्रिय हैं। आवाज और अवतार जैसी मल्टीमॉडल विशेषताएं कुछ लोगों के लिए उपस्थिति की भावना को गहरा कर सकती हैं। AI प्रतिक्रियाओं को संपादित या पुनर्जीवित करने की क्षमता नियंत्रण और सुरक्षा की भावना प्रदान करती है जो मानवीय इंटरैक्शन में मौजूद नहीं होती है।
• उल्लेखनीय व्यवहार: एक महत्वपूर्ण अवलोकन भावनात्मक लगाव और मानवीकरण की प्रवृत्ति है, जहां उपयोगकर्ता अपने AI को मानव-जैसी भावनाएं प्रदान करते हैं। इसके विपरीत, कुछ उपयोगकर्ता "सीमाओं को धकेलने" में संलग्न होते हैं, सामग्री फिल्टर को बायपास करने या AI की सीमाओं का पता लगाने का प्रयास करते हैं। अनुभवों पर चर्चा करने और सुझाव साझा करने के लिए ऑनलाइन समुदायों में सक्रिय भागीदारी भी आम है।

डिजिटल सीमा का अन्वेषण: चुनौतियाँ और समस्याएँ​

अपनी अपील के बावजूद, चरित्र-आधारित AI प्लेटफॉर्म कई चुनौतियाँ पेश करते हैं:

• स्मृति और संदर्भ प्रतिधारण: एक प्राथमिक निराशा AI की असंगत स्मृति है, जो विसर्जन को तोड़ सकती है और दीर्घकालिक इंटरैक्शन या संबंधों की निरंतरता को बाधित कर सकती है।
• सामग्री मॉडरेशन और सेंसरशिप: सख्त सामग्री फिल्टर, विशेष रूप से NSFW (काम के लिए सुरक्षित नहीं) विषयों से संबंधित, निजी भूमिका-निभाने में अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता चाहने वाले वयस्क उपयोगकर्ताओं के लिए विवाद का एक प्रमुख बिंदु हैं।
• यथार्थवाद और दोहराव: AI प्रतिक्रियाएं कभी-कभी अवास्तविक, दोहराव वाली या रोबोटिक हो सकती हैं, जिससे चरित्र की कथित प्रामाणिकता कम हो जाती है।
• भावनात्मक निर्भरता: साथीपन प्रदान करने में AI की प्रभावशीलता भावनात्मक अति-निर्भरता को जन्म दे सकती है, जिससे वास्तविक जीवन के संबंधों पर संभावित रूप से प्रभाव पड़ सकता है और यदि सेवा बदल जाती है या अनुपलब्ध हो जाती है तो संकट पैदा हो सकता है।
• उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और अनुभव (UI/UX): धीमी प्रतिक्रिया समय, प्लेटफॉर्म अस्थिरता, गैर-पारदर्शी मॉडरेशन और प्रीमियम सुविधाओं की लागत जैसे मुद्दे उपयोगकर्ता अनुभव को कम कर सकते हैं।

वर्तमान पारिस्थितिकी तंत्र: एक संक्षिप्त अवलोकन​

कई प्लेटफॉर्म AI पात्रों की मांग को पूरा करते हैं, जिनमें से प्रत्येक का अपना विशिष्ट दृष्टिकोण है:

• Character.AI: अपनी उन्नत संवादात्मक क्षमताओं और उपयोगकर्ता-जनित पात्रों के विशाल पुस्तकालय के लिए जाना जाता है, यह रचनात्मक और मनोरंजन-उन्मुख भूमिका-निभाने पर केंद्रित है लेकिन एक सख्त NSFW फिल्टर बनाए रखता है।
• Replika: अग्रदूतों में से एक, Replika भावनात्मक समर्थन और दोस्ती के लिए एक स्थायी AI साथी पर जोर देता है, जिसमें अनुकूलन योग्य अवतार और स्मृति कार्य शामिल हैं। वयस्क सामग्री पर इसकी नीति विकसित हुई है, जिससे उपयोगकर्ताओं को काफी परेशानी हुई है।
• Janitor AI: एक विकल्प के रूप में उभरते हुए, Janitor AI वयस्क भूमिका-निभाने के लिए एक अनसेंसर्ड वातावरण प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को AI मॉडलों पर अधिक स्वतंत्रता और नियंत्रण मिलता है, अक्सर यह उन लोगों को आकर्षित करता है जो अन्य प्लेटफार्मों पर फिल्टर से निराश हैं।

अन्य प्लेटफॉर्म और यहां तक कि ChatGPT जैसे सामान्य-उद्देश्य वाले AI को भी उपयोगकर्ता चरित्र-आधारित इंटरैक्शन के लिए अनुकूलित करते हैं, जो एक व्यापक और विकसित हो रहे परिदृश्य को उजागर करता है।

बेहतर डिजिटल साथी बनाना: भविष्य के लिए सिफारिशें​

चरित्र-आधारित AI अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए, विकास को कई प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए:

1. उन्नत AI क्षमताएं:

   • मजबूत दीर्घकालिक स्मृति: निरंतरता और गहरे उपयोगकर्ता संबंध के लिए महत्वपूर्ण।
   • व्यक्तित्व की निरंतरता और यथार्थवाद: सुसंगत और सूक्ष्म चरित्र चित्रण के लिए मॉडल को ठीक करना।
   • विस्तारित मल्टीमॉडल इंटरैक्शन: विसर्जन को बढ़ाने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली आवाज और दृश्यों (वैकल्पिक) को एकीकृत करना।
   • विविध इंटरैक्शन ट्यूनिंग: चिकित्सा, रचनात्मक लेखन, या तथ्यात्मक सहायता जैसे विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए मॉडल को अनुकूलित करना।

2. बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और सुविधाएँ:

   • बेहतर वैयक्तिकरण: AI व्यक्तित्व, स्मृति इनपुट और इंटरफ़ेस अनुकूलन पर अधिक उपयोगकर्ता नियंत्रण।
   • उपयोगकर्ता-चयन योग्य सुरक्षा और सामग्री सेटिंग्स: उपयोगकर्ता स्वायत्तता का

सारांश: यह रिपोर्ट चार लोकप्रिय AI चैट टूल्स – OpenAI का ChatGPT, Anthropic का Claude, Google का Gemini (Bard), और ओपन-सोर्स LLMs (जैसे LLaMA-आधारित मॉडल) पर Reddit चर्चाओं का विश्लेषण करती है। यह प्रत्येक के लिए उपयोगकर्ताओं द्वारा रिपोर्ट की गई सामान्य समस्याओं का सारांश प्रस्तुत करती है, वे सुविधाएँ जो वे सबसे अधिक बार अनुरोध करते हैं, अपूर्ण आवश्यकताएँ या उपयोगकर्ता खंड जो उपेक्षित महसूस करते हैं, और डेवलपर्स, आकस्मिक उपयोगकर्ताओं और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के बीच धारणा में अंतर। इन बिंदुओं को स्पष्ट करने के लिए Reddit थ्रेड्स से विशिष्ट उदाहरण और उद्धरण शामिल हैं।

ChatGPT (OpenAI)​

सामान्य समस्याएँ और सीमाएँ​

• सीमित संदर्भ स्मृति: एक शीर्ष शिकायत है कि ChatGPT लंबी बातचीत या बड़े दस्तावेज़ों को बिना पहले के विवरण भूलने के संभालने में असमर्थ है। उपयोगकर्ता अक्सर संदर्भ लंबाई सीमा (कुछ हजार टोकन) तक पहुँचते हैं और उन्हें जानकारी को संक्षिप्त या सारांशित करना पड़ता है। एक उपयोगकर्ता ने उल्लेख किया “संदर्भ विंडो का आकार बढ़ाना सबसे बड़ा सुधार होगा... यही वह सीमा है जिसका मैं सबसे अधिक सामना करता हूँ”। जब संदर्भ पार हो जाता है, तो ChatGPT प्रारंभिक निर्देशों या सामग्री को भूल जाता है, जिससे सत्र के मध्य में गुणवत्ता में निराशाजनक गिरावट आती है।

• GPT-4 के लिए संदेश कैप्स: ChatGPT Plus उपयोगकर्ता GPT-4 उपयोग के 25-संदेश/3-घंटे की सीमा (2023 में मौजूद सीमा) की शिकायत करते हैं। इस सीमा को पार करने से उन्हें प्रतीक्षा करनी पड़ती है, जिससे काम में बाधा आती है। भारी उपयोगकर्ता इस थ्रॉटलिंग को एक प्रमुख समस्या मानते हैं।

• कठोर सामग्री फ़िल्टर ("नरफ्स"): कई Reddit उपयोगकर्ता महसूस करते हैं कि ChatGPT अत्यधिक प्रतिबंधात्मक हो गया है, अक्सर उन अनुरोधों को अस्वीकार कर देता है जिन्हें पहले के संस्करणों ने संभाला था। एक अत्यधिक अपवोटेड पोस्ट ने शिकायत की कि “आजकल आप जो कुछ भी पूछते हैं, वह 'माफ़ करें, मदद नहीं कर सकता' लौटाता है... यह सबसे उपयोगी टूल से Google सहायक के समकक्ष कैसे हो गया?”। उपयोगकर्ता उदाहरण देते हैं जैसे कि ChatGPT उनके अपने टेक्स्ट (जैसे लॉगिन क्रेडेंशियल्स) को पुनः स्वरूपित करने से इंकार कर देता है क्योंकि इसका दुरुपयोग हो सकता है। भुगतान करने वाले ग्राहक तर्क देते हैं कि “कुछ अस्पष्ट धारणा कि उपयोगकर्ता 'बुरा' काम कर सकता है... परिणाम प्रदर्शित न करने का आधार नहीं होना चाहिए”, क्योंकि वे मॉडल के आउटपुट चाहते हैं और इसे जिम्मेदारी से उपयोग करेंगे।

• भ्रम और त्रुटियाँ: अपनी उन्नत क्षमता के बावजूद, ChatGPT आत्मविश्वास के साथ गलत या गढ़ी हुई जानकारी उत्पन्न कर सकता है। कुछ उपयोगकर्ताओं ने देखा है कि समय के साथ यह बदतर हो गया है, संदेह है कि मॉडल को "मूर्ख" बनाया गया था। उदाहरण के लिए, वित्त में एक उपयोगकर्ता ने कहा कि ChatGPT पहले NPV या IRR जैसे मेट्रिक्स को सही ढंग से गणना करता था, लेकिन अपडेट के बाद “मुझे इतने सारे गलत उत्तर मिल रहे हैं... यह अभी भी गलत उत्तर उत्पन्न करता है [सुधार के बाद भी]। मुझे वास्तव में विश्वास है कि परिवर्तनों के बाद यह बहुत मूर्ख हो गया है।”। इस तरह की अप्रत्याशित गलतियाँ उन कार्यों के लिए विश्वास को कम करती हैं जिनके लिए तथ्यात्मक सटीकता की आवश्यकता होती है।

• अपूर्ण कोड आउटपुट: डेवलपर्स अक्सर कोडिंग सहायता के लिए ChatGPT का उपयोग करते हैं, लेकिन वे रिपोर्ट करते हैं कि यह कभी-कभी समाधान के कुछ हिस्सों को छोड़ देता है या लंबे कोड को काट देता है। एक उपयोगकर्ता ने साझा किया कि ChatGPT अब “कोड छोड़ देता है, अनुपयोगी कोड उत्पन्न करता है, और जिस चीज़ की मुझे आवश्यकता है उसमें बस बेकार है... यह अक्सर इतना कोड छोड़ देता है कि मैं यह भी नहीं जानता कि इसके समाधान को कैसे एकीकृत किया जाए।” यह उपयोगकर्ताओं को शेष को बाहर निकालने के लिए अनुवर्ती संकेत देने के लिए मजबूर करता है, या उत्तरों को मैन्युअल रूप से जोड़ने के लिए मजबूर करता है - एक थकाऊ प्रक्रिया।

• प्रदर्शन और अपटाइम चिंताएँ: यह धारणा है कि जैसे-जैसे एंटरप्राइज़ उपयोग बढ़ा, व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए ChatGPT का प्रदर्शन घट गया। “मुझे लगता है कि वे बैंडविड्थ और प्रोसेसिंग पावर को व्यवसायों को आवंटित कर रहे हैं और इसे उपयोगकर्ताओं से दूर कर रहे हैं, जो कि सदस्यता की लागत को देखते हुए असहनीय है!” एक निराश प्लस ग्राहक ने कहा। चरम समय के दौरान आउटेज या मंदी का उल्लेख किया गया है, जो वर्कफ़्लो को बाधित कर सकता है।

अक्सर अनुरोधित सुविधाएँ या सुधार​

• लंबा संदर्भ विंडो / मेमोरी: अब तक का सबसे अनुरोधित सुधार बड़ा संदर्भ लंबाई है। उपयोगकर्ता बहुत लंबी बातचीत करना चाहते हैं या बिना रीसेट के बड़े दस्तावेज़ फ़ीड करना चाहते हैं। कई लोग सुझाव देते हैं कि ChatGPT के संदर्भ को GPT-4 की 32K टोकन क्षमता (वर्तमान में API के माध्यम से उपलब्ध) या उससे आगे तक विस्तारित किया जाए। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने कहा, “GPT संदर्भ के साथ सबसे अच्छा है, और जब यह उस प्रारंभिक संदर्भ को याद नहीं रखता है, तो मुझे निराशा होती है... अगर अफवाहें सच हैं कि संदर्भ पीडीएफ, तो यह मूल रूप से मेरी सभी समस्याओं का समाधान करेगा।” दस्तावेज़ अपलोड करने या व्यक्तिगत डेटा लिंक करने की सुविधाओं की उच्च मांग है ताकि ChatGPT सत्र के दौरान उन्हें याद रख सके और संदर्भित कर सके।

• फाइल-हैंडलिंग और एकीकरण: उपयोगकर्ता अक्सर ChatGPT में फ़ाइलें या डेटा फ़ीड करने के आसान तरीकों के लिए कहते हैं। चर्चाओं में, लोग “मेरे Google ड्राइव को कॉपी और पेस्ट करना और इसे काम करना” या ऐसे प्लगइन्स चाहते हैं जो ChatGPT को सीधे व्यक्तिगत फ़ाइलों से संदर्भ प्राप्त करने दें। कुछ ने वर्कअराउंड आज़माए हैं (जैसे पीडीएफ रीडर प्लगइन्स या Google डॉक्स लिंक करना), लेकिन त्रुटियों और सीमाओं के बारे में शिकायत की। एक उपयोगकर्ता ने अपने आदर्श प्लगइन का वर्णन किया जो “लिंक रीडर की तरह काम करता है लेकिन व्यक्तिगत फ़ाइलों के लिए... बातचीत में मेरे ड्राइव के किन हिस्सों का उपयोग करना है चुनना... यह मूल रूप से मेरी GPT-4 के साथ वर्तमान में सभी समस्याओं का समाधान करेगा।”। संक्षेप में, बाहरी ज्ञान के लिए बेहतर देशी समर्थन (प्रशिक्षण डेटा से परे) एक लोकप्रिय अनुरोध है।

• भुगतान किए गए उपयोगकर्ताओं के लिए कम थ्रॉटलिंग: चूंकि कई प्लस उपयोगकर्ता GPT-4 संदेश सीमा तक पहुँचते हैं, वे उच्च सीमाओं या असीमित पहुंच के लिए अधिक भुगतान करने के विकल्प के लिए कहते हैं। 25-संदेश सीमा को मनमाना और गहन उपयोग में बाधा डालने वाला माना जाता है। लोग उपयोग-आधारित मॉडल या उच्च सीमा पसंद करेंगे ताकि लंबे समस्या-समाधान सत्रों को बीच में न काटा जाए।

• "अनसेंसर्ड" या कस्टम मॉडरेशन मोड: उपयोगकर्ताओं का एक खंड सामग्री फ़िल्टर की कठोरता को टॉगल करने की क्षमता चाहता है, विशेष रूप से जब वे ChatGPT का उपयोग स्वयं के लिए कर रहे हों (सार्वजनिक-सामना करने वाली सामग्री नहीं)। वे महसूस करते हैं कि एक "अनुसंधान" या "अनसेंसर्ड" मोड - चेतावनियों के साथ लेकिन कठिन अस्वीकृति के बिना - उन्हें अधिक स्वतंत्र रूप से अन्वेषण करने देगा। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने कहा, भुगतान करने वाले ग्राहक इसे एक उपकरण के रूप में देखते हैं और विश्वास करते हैं “मैं इसके लिए पैसे देता हूं।” वे चाहते हैं कि उन्हें सीमा रेखा प्रश्नों पर भी उत्तर मिलें। जबकि OpenAI को सुरक्षा का संतुलन बनाना है, ये उपयोगकर्ता निजी चैट में नीतियों को शिथिल करने के लिए एक फ्लैग या सेटिंग का सुझाव देते हैं।

• बेहतर तथ्यात्मक सटीकता और अपडेट: उपयोगकर्ता आमतौर पर अधिक अद्यतन ज्ञान और कम भ्रम के लिए कहते हैं। ChatGPT का ज्ञान कटऑफ (पहले के संस्करणों में सितंबर 2021) Reddit पर अक्सर उठाई गई एक सीमा थी। OpenAI ने तब से ब्राउज़िंग और प्लगइन्स पेश किए हैं, जिन्हें कुछ उपयोगकर्ता लाभ उठाते हैं, लेकिन अन्य केवल अनुरोध करते हैं कि आधार मॉडल को अधिक बार नए डेटा के साथ अपडेट किया जाए। स्पष्ट त्रुटियों को कम करना - विशेष रूप से गणित और कोडिंग जैसे डोमेन में - एक चल रही इच्छा है। कुछ डेवलपर्स ChatGPT के गलत होने पर फीडबैक प्रदान करते हैं ताकि मॉडल में सुधार हो सके।

• बेहतर कोड आउटपुट और टूल्स: डेवलपर्स के पास एक बेहतर कोड इंटरप्रेटर जैसी फीचर अनुरोध हैं जो सामग्री को नहीं छोड़ता है, और आईडीई या संस्करण नियंत्रण के साथ एकीकरण। (OpenAI का कोड इंटरप्रेटर प्लगइन - अब "उन्नत डेटा विश्लेषण" का हिस्सा - इस दिशा में एक कदम था और प्रशंसा प्राप्त की।) फिर भी, उपयोगकर्ता अक्सर कोड जनरेशन में अधिक नियंत्रण का अनुरोध करते हैं: उदाहरण के लिए, एक विकल्प जो पूर्ण, बिना फ़िल्टर किए कोड को आउटपुट करता है, भले ही यह लंबा हो, या ऐसे तंत्र जो आसानी से कोड को ठीक करते हैं यदि एआई ने गलती की। मूल रूप से, वे चाहते हैं कि ChatGPT एक विश्वसनीय कोडिंग सहायक की तरह व्यवहार करे बिना उत्तर को परिष्कृत करने के लिए कई संकेतों की आवश्यकता के।

• स्थायी उपयोगकर्ता प्रोफाइल या मेमोरी: कुछ लोग जिस सुधार का उल्लेख करते हैं, वह है ChatGPT को सत्रों के दौरान उपयोगकर्ता के बारे में चीजें याद रखने देना (सहमति के साथ)। उदाहरण के लिए, किसी की लेखन शैली को याद रखना, या कि वे एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं, बिना इसे हर नई चैट में दोहराए। यह एपीआई फाइन-ट्यूनिंग या "प्रोफाइल" फीचर में टाई कर सकता है। उपयोगकर्ता अब महत्वपूर्ण संदर्भ को नई चैट में मैन्युअल रूप से कॉपी करते हैं, इसलिए व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के लिए एक अंतर्निहित मेमोरी समय बचाएगा।

उपेक्षित आवश्यकताएँ या उपयोगकर्ता खंड​

• लंबे दस्तावेज़ों वाले शोधकर्ता और छात्र: जो लोग ChatGPT से लंबे शोध पत्र, किताबें, या बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने की उम्मीद करते हैं, वे उपेक्षित महसूस करते हैं। वर्तमान सीमाएँ उन्हें पाठ को काटने या सारांश के लिए मजबूर करती हैं। यह खंड बड़े संदर्भ विंडो या लंबे दस्तावेज़ों को संभालने की सुविधाओं से बहुत लाभान्वित होगा (जैसा कि टोकन सीमाओं के आसपास जाने की कोशिश के बारे में कई पोस्टों से प्रमाणित होता है)।

• सीमाओं से परे रचनात्मक कहानी कहने या भूमिका निभाने की तलाश करने वाले उपयोगकर्ता: जबकि ChatGPT का अक्सर रचनात्मक लेखन के लिए उपयोग किया जाता है, कुछ कहानीकार लंबे समय तक कहानी में प्रारंभिक प्लॉट पॉइंट्स को भूलने या वयस्क/हॉरर सामग्री से इनकार करने के मॉडल से बाधित महसूस करते हैं। वे अपनी कथाओं को जारी रखने के लिए वैकल्पिक मॉडलों या हैक्स की ओर रुख करते हैं। इन रचनात्मक उपयोगकर्ताओं को ChatGPT के एक ऐसे संस्करण से बेहतर सेवा मिलेगी जिसमें लंबी मेमोरी और काल्पनिक हिंसा या परिपक्व विषयों पर थोड़ी अधिक लचीलापन हो (कारण के भीतर)। जैसा कि एक फिक्शन लेखक ने कहा, जब एआई कहानी का ट्रैक खो देता है, “मुझे इसे सटीक प्रारूप या संदर्भ की याद दिलानी पड़ती है... मुझे निराशा होती है कि यह दो संकेत पहले महान था, लेकिन अब मुझे एआई को पकड़ना है।”।

• पावर उपयोगकर्ता और डोमेन विशेषज्ञ: विशेष क्षेत्रों में पेशेवर (जैसे वित्त, इंजीनियरिंग, चिकित्सा) कभी-कभी अपने डोमेन में गहराई या सटीकता की कमी वाले ChatGPT के उत्तर पाते हैं, विशेष रूप से यदि प्रश्न हालिया विकास शामिल करते हैं। ये उपयोगकर्ता अधिक विश्वसनीय विशेषज्ञ ज्ञान की इच्छा रखते हैं। कुछ ने एपीआई या कस्टम GPTs के माध्यम से फाइन-ट्यूनिंग की कोशिश की है। जो फाइन-ट्यून नहीं कर सकते वे ChatGPT के डोमेन-विशिष्ट संस्करणों या विश्वसनीय डेटाबेस को एम्बेड करने वाले प्लगइन्स की सराहना करेंगे। अपने डिफ़ॉल्ट रूप में, ChatGPT उन उपयोगकर्ताओं की सेवा नहीं कर सकता जिन्हें अत्यधिक सटीक, क्षेत्र-विशिष्ट जानकारी की आवश्यकता होती है (उन्हें अक्सर इसके काम की दोबारा जांच करनी पड़ती है)।

• असेंसर्ड या एज-केस सामग्री की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ता: उपयोगकर्ताओं का एक अल्पसंख्यक (सुरक्षा परिदृश्यों का परीक्षण करने वाले हैकर्स, चरम फिक्शन के लेखक, आदि) ChatGPT की सामग्री प्रतिबंधों को अपनी आवश्यकताओं के लिए बहुत सीमित पाते हैं। वे वर्तमान में आधिकारिक उत्पाद द्वारा उपेक्षित हैं (क्योंकि यह स्पष्ट रूप से कुछ सामग्री से बचता है)। ये उपयोगकर्ता अक्सर जेलब्रेकिंग संकेतों के साथ प्रयोग करते हैं या वे जो प्रतिक्रियाएँ चाहते हैं उन्हें प्राप्त करने के लिए ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करते हैं। यह OpenAI के लिए एक जानबूझकर अंतर है (सुरक्षा बनाए रखने के लिए), लेकिन इसका मतलब है कि ऐसे उपयोगकर्ता कहीं और देखते हैं।

• गोपनीयता-सचेत व्यक्ति और उद्यम: कुछ उपयोगकर्ता (विशेष रूप से कॉर्पोरेट सेटिंग्स में) संवेदनशील डेटा को गोपनीयता चिंताओं के कारण ChatGPT को भेजने में असहज होते हैं। OpenAI के पास एपीआई डेटा का प्रशिक्षण के लिए उपयोग न करने की नीतियाँ हैं, लेकिन ChatGPT वेब यूआई ने ऐतिहासिक रूप से ऐसी गारंटी नहीं दी जब तक कि एक ऑप्ट-आउट सुविधा नहीं जोड़ी गई। जो कंपनियाँ गोपनीय डेटा (कानूनी, स्वास्थ्य देखभाल, आदि) को संभालती हैं, वे अक्सर महसूस करती हैं कि वे ChatGPT का पूरी तरह से उपयोग नहीं कर सकतीं, जब तक कि वे स्व-होस्टेड समाधान नहीं बनातीं। उदाहरण के लिए, एक Redditor ने उल्लेख किया कि उनकी कंपनी गोपनीयता कारणों से स्थानीय LLM में स्थानांतरित हो गई। जब तक ऑन-प्रेम या निजी ChatGPT के उदाहरण उपलब्ध नहीं होते, यह खंड सतर्क रहता है या छोटे विशेषज्ञ विक्रेताओं का उपयोग करता है।

उपयोगकर्ता प्रकार द्वारा धारणा में अंतर​

• डेवलपर्स/तकनीकी उपयोगकर्ता: डेवलपर्स ChatGPT के सबसे बड़े समर्थकों और सबसे कठोर आलोचकों में से कुछ होते हैं। वे इसके कोड की व्याख्या करने, बोइलरप्लेट उत्पन्न करने, और डिबगिंग में सहायता करने की क्षमता को पसंद करते हैं। हालांकि, वे लंबे संदर्भ और कोड सटीकता में इसकी सीमाओं को तीव्रता से महसूस करते हैं। जैसा कि एक देव ने शिकायत की, ChatGPT ने “अनुपयोगी कोड” उत्पन्न करना शुरू कर दिया और महत्वपूर्ण भागों को छोड़ दिया, जो “मुझे गुस्सा दिलाता है... मैं इसे 'आलसी मत बनो' नहीं कहना चाहता - मैं बस पूरा परिणाम चाहता हूँ”। देव अक्सर मॉडल अपडेट के बाद गुणवत्ता में सूक्ष्म परिवर्तनों को भी नोटिस करते हैं और कोडिंग क्षमता में कथित "नरफ्स" या गिरावट के बारे में Reddit पर बहुत मुखर रहे हैं। वे सीमा को भी धकेलते हैं (जटिल संकेत बनाना, उपकरणों को जोड़ना), इसलिए वे विस्तारित संदर्भ, कम संदेश कैप्स, और कोडिंग टूल्स के साथ बेहतर एकीकरण जैसी सुविधाओं की लालसा करते हैं। संक्षेप में, डेवलपर्स ChatGPT को नियमित कार्यों को गति देने के लिए महत्व देते हैं लेकिन तर्क या कोड में त्रुटियों को इंगित करने में तेज होते हैं - वे इसे एक जूनियर सहायक के रूप में देखते हैं जिसे अभी भी निगरानी की आवश्यकता होती है।

• आकस्मिक/दैनिक उपयोगकर्ता: अधिक आकस्मिक उपयोगकर्ता - जो सामान्य ज्ञान, सलाह, या मज़े के लिए पूछते हैं - अक्सर ChatGPT की क्षमताओं पर आश्चर्यचकित होते हैं, लेकिन उनकी अपनी शिकायतें होती हैं। एक सामान्य आकस्मिक-उपयोगकर्ता निराशा तब होती है जब ChatGPT एक अनुरोध को अस्वीकार कर देता है जो उन्हें निर्दोष लगता है (संभवतः एक नीति नियम को ट्रिपिंग)। एक थ्रेड में मूल पोस्टर ने इसका उदाहरण दिया, “इतना गुस्सा आता है जब मैं एक संकेत लिखता हूँ जिसमें इसे कोई समस्या नहीं होनी चाहिए और अब यह मना कर देता है”। आकस्मिक उपयोगकर्ता भी ज्ञान कटऑफ में आ सकते हैं (यह पाते हुए कि बॉट बहुत वर्तमान घटनाओं को संभाल नहीं सकता जब तक कि स्पष्ट रूप से अपडेट न किया जाए) और कभी-कभी नोटिस करते हैं जब ChatGPT स्पष्ट रूप से गलत उत्तर देता है। डेवलपर्स के विपरीत, वे हमेशा एआई की दोबारा जांच नहीं कर सकते, जिससे निराशा हो सकती है यदि वे गलती पर कार्य करते हैं। सकारात्मक पक्ष पर, कई आकस्मिक उपयोगकर्ता ChatGPT Plus की तेज़ प्रतिक्रियाओं और GPT-4 के बेहतर आउटपुट को $20/माह के लायक पाते हैं - जब तक कि "अस्वीकृति" समस्या या अन्य सीमाएँ अनुभव को खराब न कर दें। वे आम तौर पर एक सहायक, सर्व-उद्देश्यीय सहायक चाहते हैं और जब ChatGPT नीति वक्तव्यों के साथ जवाब देता है या एक सरल उत्तर प्राप्त करने के लिए एक जटिल संकेत की आवश्यकता होती है तो निराश हो सकते हैं।

• व्यवसाय/पेशेवर उपयोगकर्ता: व्यावसायिक उपयोगकर्ता अक्सर उत्पादकता और विश्वसनीयता के दृष्टिकोण से ChatGPT से संपर्क करते हैं। वे ईमेल के त्वरित मसौदे तैयार करने, दस्तावेज़ों के सारांश, या विचारों की पीढ़ी की सराहना करते हैं। हालांकि, वे डेटा सुरक्षा, स्थिरता, और वर्कफ़्लो में एकीकरण के बारे में चिंतित हैं। Reddit पर, पेशेवरों ने चर्चा की है कि वे ChatGPT को Outlook, Google Docs, या अपने आंतरिक सिस्टम में एक एपीआई के रूप में चाहते हैं। कुछ ने नोट किया है कि जैसे-जैसे OpenAI एंटरप्राइज़ क्लाइंट्स की सेवा करने के लिए आगे बढ़ता है, उत्पाद का ध्यान बदलता हुआ प्रतीत होता है: एक भावना है कि मुफ्त या व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुभव थोड़ा खराब हो गया (जैसे धीमा या "कम स्मार्ट") जैसा कि कंपनी ने बड़े ग्राहकों की सेवा करने के लिए स्केल किया। चाहे वह सच हो या नहीं, यह एक धारणा को उजागर करता है: व्यावसायिक उपयोगकर्ता विश्वसनीयता और प्राथमिकता सेवा चाहते हैं, और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता चिंता करते हैं कि वे अब द्वितीय श्रेणी के हैं। इसके अलावा, पेशेवरों को सही आउटपुट की आवश्यकता होती है - एक आकर्षक लेकिन गलत उत्तर कोई उत्तर न होने से भी बदतर हो सकता है। इसलिए, यह खंड सटीकता के प्रति संवेदनशील है। उनके लिए, लंबे संदर्भ जैसी सुविधाएँ (अनुबंध पढ़ने, कोडबेस का विश्लेषण करने के लिए) और गारंटीकृत अपटाइम महत्वपूर्ण हैं। वे शायद प्रीमियम सेवा स्तरों के लिए अधिक भुगतान करेंगे, बशर्ते उनकी अनुपालन और गोपनीयता आवश्यकताओं को पूरा किया जाए। कुछ उद्यम यहां तक कि ऑन-प्रेमिस परिनियोजन का पता लगाते हैं या अपने आईटी नीतियों को संतुष्ट करने के लिए सख्त डेटा हैंडलिंग नियमों के साथ OpenAI के एपीआई का उपयोग करते हैं।

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Claude (Anthropic)​

सामान्य समस्याएँ और सीमाएँ​

• उपयोग सीमा और पहुंच प्रतिबंध: Claude को एक शक्तिशाली मॉडल (Claude 2) मुफ्त में पेश करने के लिए प्रशंसा मिली, लेकिन उपयोगकर्ता जल्दी ही उपयोग सीमा (विशेष रूप से मुफ्त स्तर पर) का सामना करते हैं। एक निश्चित संख्या में संकेतों या बड़ी मात्रा में पाठ के बाद, Claude रुक सकता है और कुछ ऐसा कह सकता है “मुझे खेद है, मुझे अभी के लिए इस बातचीत को समाप्त करना होगा। कृपया बाद में वापस आएं।” यह थ्रॉटलिंग उन उपयोगकर्ताओं को निराश करता है जो Claude को एक विस्तारित कोडिंग या लेखन साथी के रूप में मानते हैं। यहां तक कि Claude Pro (भुगतान किया गया) उपयोगकर्ताओं को भी “असीमित समय की गारंटी नहीं है”, जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने कहा; कोटा तक पहुंचने पर भी "बाद में वापस आएं" संदेश उत्पन्न होता है। इसके अलावा, लंबे समय तक Claude आधिकारिक तौर पर भू-प्रतिबंधित था (शुरुआत में केवल यूएस/यूके में उपलब्ध)। Reddit पर अंतरराष्ट्रीय उपयोगकर्ताओं को इसे एक्सेस करने के लिए वीपीएन या तृतीय-पक्ष प्लेटफार्मों का उपयोग करना पड़ा, जो असुविधाजनक था। इससे कई गैर-अमेरिकी उपयोगकर्ता तब तक उपेक्षित महसूस करते थे जब तक कि पहुंच का विस्तार नहीं हुआ।

• बहुत बड़े इनपुट के साथ ट्रैक से बाहर जाने की प्रवृत्ति: Claude की प्रमुख विशेषता इसका 100k-टोकन संदर्भ विंडो है, जो अत्यधिक लंबे संकेतों की अनुमति देता है। हालांकि, कुछ उपयोगकर्ताओं ने देखा है कि जब आप Claude में दसियों हजार टोकन भरते हैं, तो इसकी प्रतिक्रियाएं कम केंद्रित हो सकती हैं। “100k सुपर उपयोगी है लेकिन अगर यह निर्देशों का सही ढंग से पालन नहीं करता है और ट्रैक से बाहर चला जाता है, तो यह इतना उपयोगी नहीं है,” एक उपयोगकर्ता ने देखा। यह सुझाव देता है कि विशाल संदर्भों के साथ, Claude भटक सकता है या बकवास करना शुरू कर सकता है, इसे कार्य पर रखने के लिए सावधानीपूर्वक संकेत की आवश्यकता होती है। यह संदर्भ को चरम पर धकेलने की एक अंतर्निहित सीमा है - मॉडल बहुत कुछ बनाए रखता है लेकिन कभी-कभी "भूल जाता है" कि कौन सा विवरण सबसे प्रासंगिक है, जिससे मामूली भ्रम या ऑफ-टॉपिक टैंगेंट्स हो सकते हैं।

• अनुपालन या निर्देशों का पालन करने में असंगतता: साइड-बाय-साइड तुलना में, कुछ उपयोगकर्ताओं ने पाया कि Claude कुछ निर्देशों का पालन करने में कम अनुमानित है। उदाहरण के लिए, Claude को “इंटरैक्शन में अधिक मानव-समान के रूप में वर्णित किया गया है। लेकिन यह सिस्टम संदेशों का कम सख्ती से पालन करता है।”। इसका मतलब है कि यदि आप इसे पालन करने के लिए एक निश्चित प्रारूप या एक बहुत सख्त व्यक्तित्व देते हैं, तो Claude ChatGPT की तुलना में अधिक विचलित हो सकता है। डेवलपर्स जो निर्धारक आउटपुट (जैसे JSON प्रारूप या विशिष्ट शैलियाँ) पर निर्भर करते हैं, कभी-कभी निराश हो जाते हैं यदि Claude अतिरिक्त टिप्पणी पेश करता है या टेम्पलेट का सख्ती से पालन नहीं करता है।

• सामग्री प्रतिबंध और अस्वीकृति: जबकि ChatGPT की तुलना में उतनी बार आलोचना नहीं की जाती है, Claude के सुरक्षा फ़िल्टर सामने आते हैं। Anthropic ने नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए एआई के साथ भारी जोर देकर Claude को डिज़ाइन किया। उपयोगकर्ता आमतौर पर पाते हैं कि Claude विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला पर चर्चा करने के लिए तैयार है, लेकिन ऐसे उदाहरण हैं जहां Claude उन अनुरोधों को अस्वीकार करता है जिन्हें ChatGPT अनुमति दे सकता है। उदाहरण के लिए, एक Redditor ने नोट किया “ChatGPT के पास कम नैतिक प्रतिबंध हैं... यह बताएगा कि कौन से गैस मास्क किन परिस्थितियों के लिए बेहतर हैं जबकि Claude मना कर देगा”। यह सुझाव देता है कि Claude कुछ "संवेदनशील" सलाह के बारे में सख्त हो सकता है (शायद इसे संभावित खतरनाक मार्गदर्शन के रूप में मानता है)। एक अन्य उपयोगकर्ता ने एक मजेदार भूमिका-खेल परिदृश्य ("कल्पना करें कि आपको एलियंस द्वारा अपहरण कर लिया गया था") आज़माया जिसे Claude ने अस्वीकार कर दिया, जबकि Gemini और ChatGPT लगे रहते। इसलिए, Claude के पास फ़िल्टर हैं जो कभी-कभी उपयोगकर्ताओं को आश्चर्यचकित कर सकते हैं जो इसे अधिक अनुमति देने की उम्मीद करते हैं।

• मल्टीमॉडल क्षमताओं की कमी: ChatGPT के विपरीत (जो, 2023 के अंत तक, GPT-4 विज़न के साथ छवि समझ प्राप्त कर चुका था), Claude वर्तमान में केवल पाठ है। Reddit उपयोगकर्ता ध्यान देते हैं कि Claude चित्रों का विश्लेषण नहीं कर सकता या अपने आप वेब ब्राउज़ नहीं कर सकता। यह वास्तव में एक "समस्या" नहीं है (Anthropic ने उन सुविधाओं का विज्ञापन कभी नहीं किया), लेकिन यह प्रतिस्पर्धियों के सापेक्ष एक सीमा है। जो उपयोगकर्ता एक एआई चाहते हैं जो आरेख या स्क्रीनशॉट की व्याख्या कर सके, वे इसके लिए Claude का उपयोग नहीं कर सकते, जबकि ChatGPT या Gemini इसे संभाल सकते हैं। इसी तरह, किसी भी मौजूदा जानकारी की पुनर्प्राप्ति के लिए Claude का उपयोग तृतीय-पक्ष टूल (जैसे, Poe या सर्च इंजन एकीकरण) के माध्यम से करना आवश्यक है, क्योंकि Claude के पास इस समय कोई आधिकारिक ब्राउज़िंग मोड नहीं है।

• मामूली स्थिरता समस्याएँ: कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि Claude कभी-कभी दोहरावदार होता है या कुछ संकेतों के लिए लूप में फंस जाता है (हालांकि यह कुछ छोटे मॉडलों की तुलना में कम आम है)। इसके अलावा, Claude के पहले के संस्करण कभी-कभी प्रतिक्रियाओं को समय से पहले समाप्त कर देते थे या बड़े आउटपुट के साथ लंबा समय लेते थे, जिसे मामूली परेशानियों के रूप में देखा जा सकता है, हालांकि Claude 2 ने गति में सुधार किया।

अक्सर अनुरोधित सुविधाएँ या सुधार​

• उच्च या समायोज्य उपयोग सीमा: Reddit पर Claude के प्रशंसक अक्सर Anthropic से बातचीत की सीमा बढ़ाने के लिए कहते हैं। वे 100k संदर्भ का पूरा उपयोग करना चाहते हैं बिना कृत्रिम रोक के। कुछ सुझाव देते हैं कि यहां तक कि भुगतान किए गए Claude Pro को काफी अधिक टोकन प्रति दिन की अनुमति देनी चाहिए। अन्य लोगों ने एक वैकल्पिक "100k विस्तारित मोड" का विचार प्रस्तुत किया - उदाहरण के लिए, “Claude के पास दोगुनी उपयोग सीमा के साथ 100k संदर्भ मोड होना चाहिए” - जहां शायद एक सदस्यता भारी उपयोगकर्ताओं के लिए विस्तारित पहुंच की पेशकश कर सकती है। सारांश में, एक योजना की मांग है जो ग्राहकों के लिए ChatGPT के असीमित (या उच्च-कैप) उपयोग के साथ प्रतिस्पर्धा करती है।

• बेहतर लंबे संदर्भ नेविगेशन: 100k टोकन होने के बावजूद, उपयोगकर्ता चाहते हैं कि Claude उस संदर्भ का बेहतर उपयोग करे। एक सुधार यह होगा कि Claude कैसे जानकारी को प्राथमिकता देता है ताकि वह ट्रैक पर रहे। जब संकेत बहुत बड़ा होता है तो मॉडल की संकेत पालन क्षमता पर Anthropic काम कर सकता है। Reddit चर्चाएँ ऐसी तकनीकों का सुझाव देती हैं जैसे उपयोगकर्ता को कुछ निर्देशों को "पिन" करने की अनुमति देना ताकि वे बड़े संदर्भ में पतला न हो जाएं। इनपुट के भागों को खंडित या सारांशित करने में मदद करने वाले किसी भी उपकरण से Claude को बड़े इनपुट को अधिक सुसंगत रूप से संभालने में मदद मिल सकती है। संक्षेप में, उपयोगकर्ता Claude को एक पूरी किताब खिलाने की संभावना पसंद करते हैं - वे बस चाहते हैं कि यह पूरे समय तेज रहे।

• प्लगइन्स या वेब ब्राउज़िंग: कई ChatGPT उपयोगकर्ता प्लगइन्स के आदी हो गए हैं (उदाहरण के लिए, ब्राउज़िंग, कोड निष्पादन, आदि) और वे Claude में समान विस्तारशीलता में रुचि व्यक्त करते हैं। एक सामान्य अनुरोध है कि Claude के पास एक आधिकारिक वेब खोज/ब्राउज़िंग फ़ंक्शन हो, ताकि यह मांग पर अद्यतन जानकारी प्राप्त कर सके। वर्तमान में, Claude का ज्ञान ज्यादातर स्थिर है (प्रारंभिक 2023 तक का प्रशिक्षण डेटा, कुछ अपडेट के साथ)। यदि Claude वेब को क्वेरी कर सकता है, तो यह उस सीमा को दूर करेगा। इसी तरह, एक प्लगइन सिस्टम जहां Claude तृतीय-पक्ष टूल्स (जैसे कैलकुलेटर या डेटाबेस कनेक्टर) का उपयोग कर सकता है, पावर उपयोगकर्ताओं के लिए इसकी उपयोगिता का विस्तार कर सकता है। यह एक विशेषता है जो Claude की कमी है, और Reddit उपयोगकर्ता अक्सर उल्लेख करते हैं कि ChatGPT का प्लगइन्स का पारिस्थितिकी तंत्र कुछ कार्यों में इसे बढ़त देता है।

• मल्टीमॉडल इनपुट (छवियाँ या ऑडियो): कुछ उपयोगकर्ताओं ने यह भी सोचा है कि क्या Claude छवि इनपुट का समर्थन करेगा या छवियों का उत्पादन करेगा। Google के Gemini और OpenAI के GPT-4 में मल्टीमॉडल क्षमताएँ हैं, इसलिए प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए उपयोगकर्ता Anthropic से इस पर विचार करने की उम्मीद करते हैं। एक बार-बार अनुरोधित सुविधा है: “क्या मैं Claude के विश्लेषण के लिए एक पीडीएफ या छवि अपलोड कर सकता हूँ?” वर्तमान में उत्तर नहीं है (छवियों को कहीं और पाठ में परिवर्तित करने जैसे वर्कअराउंड के अलावा)। यहां तक कि छवि-से-पाठ (ओसीआर और विवरण) की अनुमति देना भी उन लोगों को संतुष्ट करेगा जो एक-स्टॉप सहायक चाहते हैं। यह इच्छा सूची में है, हालांकि Anthropic ने 2025 की शुरुआत तक कुछ भी समान घोषित नहीं किया है।

• फाइन-ट्यूनिंग या अनुकूलन: उन्नत उपयोगकर्ता और व्यवसाय कभी-कभी पूछते हैं कि क्या वे Claude को अपने डेटा पर फाइन-ट्यून कर सकते हैं या कस्टम संस्करण प्राप्त कर सकते हैं। OpenAI कुछ मॉडलों के लिए फाइन-ट्यूनिंग प्रदान करता है (अभी तक GPT-4 के लिए नहीं, लेकिन GPT-3.5 के लिए)। Anthropic ने पहले Claude 1.3 के लिए एक फाइन-ट्यूनिंग इंटरफ़ेस जारी किया, लेकिन यह Claude 2 के लिए व्यापक रूप से विज्ञापित नहीं है। Reddit उपयोगकर्ताओं ने Claude को कंपनी के ज्ञान या व्यक्तिगत लेखन शैली पर प्रशिक्षित करने में सक्षम होने के बारे में पूछा है। ऐसा करने का एक आसान तरीका (प्रत्येक बार संकेत इंजेक्शन के अलावा) बहुत स्वागत योग्य होगा, क्योंकि यह Claude को एक व्यक्तिगत सहायक में बदल सकता है जो एक विशिष्ट ज्ञान आधार या व्यक्तित्व को याद रखता है।

• विस्तृत उपलब्धता: गैर-अमेरिकी उपयोगकर्ता अक्सर अनुरोध करते हैं कि Claude को आधिकारिक तौर पर उनके देशों में लॉन्च किया जाए। कनाडा, यूरोप, भारत आदि से पोस्ट पूछते हैं कि वे कब Claude की वेबसाइट का उपयोग बिना वीपीएन के कर सकते हैं या Claude एपीआई कब व्यापक रूप से खुला होगा। Anthropic सतर्क रहा है, लेकिन मांग वैश्विक है - कई लोगों की नजर में एक सुधार बस "हमें इसका उपयोग करने दें" होगा। कंपनी की पहुंच का क्रमिक विस्तार ने इसे आंशिक रूप से संबोधित किया है।

उपेक्षित आवश्यकताएँ या उपयोगकर्ता खंड​

• अंतरराष्ट्रीय उपयोगकर्ता आधार: जैसा कि उल्लेख किया गया है, लंबे समय तक Claude का प्राथमिक उपयोगकर्ता आधार भूगोल द्वारा सीमित था। इसने कई संभावित उपयोगकर्ताओं को उपेक्षित छोड़ दिया। उदाहरण के लिए, जर्मनी में एक डेवलपर जो Claude के 100k संदर्भ में रुचि रखता था, उसके पास इसका उपयोग करने का कोई आधिकारिक तरीका नहीं था। जबकि वर्कअराउंड मौजूद हैं (तृतीय-पक्ष प्लेटफार्म, या वीपीएन + समर्थित देश में फोन सत्यापन), ये बाधाएं आकस्मिक अंतरराष्ट्रीय उपयोगकर्ताओं को प्रभावी रूप से बंद कर देती हैं। इसके विपरीत, ChatGPT अधिकांश देशों में उपलब्ध है। इसलिए, गैर-अमेरिकी अंग्रेजी बोलने वाले और विशेष रूप से गैर-अंग्रेजी बोलने वाले Claude के सीमित रोलआउट द्वारा उपेक्षित रहे हैं। वे केवल पहुंच के मुद्दों के कारण ChatGPT या स्थानीय मॉडलों पर भरोसा कर सकते हैं।

• सख्त आउटपुट स्वरूपण की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ता: जैसा कि उल्लेख किया गया है, Claude कभी-कभी प्रतिक्रियाओं में स्वतंत्रता लेता है। जिन्हें अत्यधिक संरचित आउटपुट की आवश्यकता होती है (जैसे किसी एप्लिकेशन के लिए JSON, या एक सटीक प्रारूप का पालन करने वाला उत्तर) उन्हें ChatGPT की तुलना में इसके लिए Claude कम विश्वसनीय लग सकता है। ये उपयोगकर्ता - अक्सर एआई को किसी सिस्टम में एकीकृत करने वाले डेवलपर्स - एक खंड है जिसे Claude एक "सख्त मोड" की अनुमति देता है या निर्देशों के पालन में सुधार करता है। वे वर्तमान में Claude को ऐसे कार्यों के लिए टाल सकते हैं, उन मॉडलों के साथ चिपके रहते हैं जो प्रारूपों का अधिक सख्ती से पालन करने के लिए जाने जाते हैं।

• आकस्मिक प्रश्नोत्तर उपयोगकर्ता (बनाम रचनात्मक उपयोगकर्ता): Claude को अक्सर रचनात्मक कार्यों के लिए सराहा जाता है - यह प्रवाहमयी, मानव-समान गद्य और विचारशील निबंध उत्पन्न करता है। हालांकि, कुछ उपयोगकर्ताओं ने Reddit पर नोट किया कि सीधे प्रश्न-उत्तर या तथ्यात्मक प्रश्नों के लिए, Claude कभी-कभी लंबी प्रतिक्रियाएँ देता है जहाँ संक्षिप्तता पर्याप्त होती। जिसने ChatGPT और Claude की तुलना की, उसने कहा कि ChatGPT संक्षिप्त और बुलेट-पॉइंटेड होता है, जबकि Claude डिफ़ॉल्ट रूप से अधिक वर्णनात्मक होता है। जो उपयोगकर्ता केवल एक त्वरित तथ्यात्मक उत्तर चाहते हैं (जैसे "X की राजधानी क्या है और इसकी जनसंख्या क्या है?") उन्हें Claude थोड़ा अप्रत्यक्ष लग सकता है। ये उपयोगकर्ता कुछ ऐसा पसंद करते हैं जैसे एक सटीक खोज या एक संक्षिप्त मॉडल। Claude इसे मांगने पर कर सकता है, लेकिन इसकी शैली एक संक्षिप्त प्रश्नोत्तर की अपेक्षा से मेल नहीं खा सकती है, जिसका अर्थ है कि यह खंड अन्य उपकरणों (जैसे Bing Chat या Google) की ओर जा सकता है।

• सुरक्षा-महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता: इसके विपरीत, कुछ उपयोगकर्ता जिन्हें सुरक्षा के प्रति बहुत सावधानीपूर्वक पालन की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, छात्रों के साथ एआई का उपयोग करने वाले शिक्षक, या एंटरप्राइज़ ग्राहक जो दुष्ट आउटपुट का शून्य जोखिम चाहते हैं) Claude के संरेखण को एक प्लस मान सकते हैं, लेकिन चूंकि ChatGPT भी काफी संरेखित है और इसमें अधिक एंटरप्राइज़ सुविधाएँ हैं, वे उपयोगकर्ता विशेष रूप से Claude को नहीं चुन सकते। यह एक छोटा खंड है, लेकिन कोई तर्क दे सकता है कि Claude ने इसे अभी तक स्पष्ट रूप से नहीं पकड़ा है। वे इस मायने में उपेक्षित हैं कि उनके पास Claude के सुरक्षा उपायों को बढ़ाने या इसके "विचार की श्रृंखला" देखने का कोई आसान तरीका नहीं है (जो Anthropic के पास आंतरिक रूप से संवैधानिक एआई दृष्टिकोण के माध्यम से है, लेकिन अंतिम उपयोगकर्ता सीधे इसके साथ इंटरफ़ेस नहीं करते हैं, सिवाय इसके कि Claude के आम तौर पर विनम्र स्वर को नोटिस करने के अलावा)।

• गैर-अंग्रेजी बोलने वाले (आउटपुट की गुणवत्ता): Claude को मुख्य रूप से अंग्रेजी में प्रशिक्षित किया गया था (जैसे अधिकांश बड़े LLMs)। कुछ उपयोगकर्ताओं ने इसे अन्य भाषाओं में आज़माया है; यह कई भाषाओं में प्रतिक्रिया दे सकता है, लेकिन गुणवत्ता भिन्न हो सकती है। यदि, मान लें, कोई उपयोगकर्ता फ्रेंच या हिंदी में एक बहुत ही बारीक उत्तर चाहता है, तो संभव है कि Claude की क्षमताएँ वहाँ उतनी अच्छी न हों जितनी ChatGPT की (GPT-4 ने मजबूत बहुभाषी प्रदर्शन का प्रदर्शन किया है, कुछ बेंचमार्क में अक्सर अन्य मॉडलों की तुलना में उच्चतर)। जो उपयोगकर्ता मुख्य रूप से अंग्रेजी के अलावा अन्य भाषाओं में बातचीत करते हैं, उन्हें Claude की प्रवाह या सटीकता थोड़ी कमजोर लग सकती है। यह खंड कुछ हद तक उपेक्षित है क्योंकि Anthropic ने सार्वजनिक रूप से बहुभाषी प्रशिक्षण को प्राथमिकता के रूप में उजागर नहीं किया है।

उपयोगकर्ता प्रकार द्वारा धारणा में अंतर​

• डेवलपर्स/तकनीकी उपयोगकर्ता: Reddit पर डेवलपर्स ने विशेष रूप से कोडिंग कार्यों के लिए Claude, विशेष रूप से Claude 2 / Claude 3.5 की प्रशंसा की है। 2024 के अंत में धारणा में बदलाव उल्लेखनीय था: कई डेवलपर्स ने प्रोग्रामिंग सहायता के लिए ChatGPT पर Claude को पसंद करना शुरू कर दिया। वे “कोडिंग में अद्भुत” प्रदर्शन और एक बार में बड़े कोडबेस को संभालने की क्षमता का हवाला देते हैं। उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता ने लिखा “Claude Sonnet 3.5 कोड के साथ काम करने के लिए बेहतर है (विश्लेषण, उत्पन्न) [ChatGPT की तुलना में]।” डेवलपर्स सराहना करते हैं कि Claude प्रोजेक्ट कोड या लॉग के एक बड़े हिस्से को ले सकता है और सुसंगत विश्लेषण या सुधार उत्पन्न कर सकता है, इसके विशाल संदर्भ के लिए धन्यवाद। हालांकि, वे इसकी विचित्रताओं को भी नोटिस करते हैं - जैसे कभी-कभी अधिक बातचीतपूर्ण फुलाना इंजेक्ट करना या एक विनिर्देश का अक्षरशः पालन न करना। संतुलन पर, कई देव दोनों ChatGPT और Claude को हाथ में रखते हैं: एक कठोर कदम-दर-चरण तर्क के लिए (ChatGPT) और एक व्यापक संदर्भ और सहानुभूतिपूर्ण समझ के लिए (Claude)। यह बताना महत्वपूर्ण है कि एक टिप्पणीकार ने कहा “अगर मुझे एक चुनना होता तो मैं Claude को चुनता” दोनों की दैनिक तुलना के बाद। यह उन्नत उपयोगकर्ताओं के बीच एक बहुत ही सकारात्मक धारणा को इंगित करता है, विशेष रूप से विचार-मंथन, कोड समीक्षा, या वास्तुशिल्प सुझावों जैसे उपयोग के मामलों के लिए। डेवलपर्स की एकमात्र सामान्य शिकायत Claude की उपयोग सीमा को धक्का देने पर होती है (उदाहरण के लिए, एक पूरे रिपॉजिटरी का विश्लेषण करने के लिए 50K-टोकन संकेत खिलाना)। संक्षेप में, डेवलपर्स Claude को एक अत्यधिक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखते हैं - कुछ मामलों में ChatGPT से बेहतर - केवल उपलब्धता और स्वरूपण में कुछ अप्रत्याशितता से बाधित।

• आकस्मिक/गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता: जिन्होंने Claude को आज़माया, वे अक्सर टिप्पणी करते हैं कि यह मैत्रीपूर्ण और स्पष्टवादी है। Claude की शैली बातचीतपूर्ण, विनम्र, और विस्तृत होती है। ChatGPT की तुलना में एक नए उपयोगकर्ता ने देखा कि “Claude अधिक सहानुभूतिपूर्ण है, और एक बातचीतपूर्ण स्वर का पालन करता है... ChatGPT अक्सर बुलेट पॉइंट्स में डिफ़ॉल्ट होता है”। यह मानव-समान गर्मजोशी Claude को उन लोगों के लिए आकर्षक बनाती है जो इसे रचनात्मक लेखन, सलाह, या सिर्फ जानकारी के लिए चैटिंग के लिए उपयोग कर रहे हैं। कुछ लोग यहां तक कि Claude को "व्यक्तित्व" के रूप में मानते हैं जो दयालु है। आकस्मिक उपयोगकर्ताओं को यह भी पसंद है कि Claude के मुफ्त संस्करण ने बिना सदस्यता के GPT-4-स्तरीय बुद्धिमत्ता तक पहुंच की अनुमति दी (कम से कम दर सीमा तक)। दूसरी ओर, आकस्मिक उपयोगकर्ता Claude की कुछ विषयों पर अस्वीकृति में भी आ सकते हैं और यह समझ नहीं सकते कि क्यों (क्योंकि Claude इसे माफी के साथ लेकिन दृढ़ता से व्यक्त करेगा)। यदि एक आकस्मिक उपयोगकर्ता ने कुछ सीमा रेखा पूछा और Claude से अस्वीकृति प्राप्त की, तो वे इसे कम सक्षम या बहुत सीमित मान सकते हैं, यह महसूस नहीं करते कि यह एक नीति रुख है। एक और पहलू यह है कि Claude में नाम की पहचान की कमी है - कई आकस्मिक उपयोगकर्ता यह भी नहीं जानते होंगे कि इसे आज़माना है जब तक कि वे एआई समुदायों से जुड़े न हों। जो लोग आज़माते हैं वे आम तौर पर टिप्पणी करते हैं कि यह “मानव से बात करने जैसा लगता है” एक अच्छे तरीके से। वे Claude की आउटपुट गुणवत्ता और स्वर के बारे में बड़े पैमाने पर संतुष्ट होते हैं, इसकी उपलब्धता (किसी विशेष ऐप या क्षेत्र में इसका उपयोग करना) और कभी-कभी "यह नहीं कर सकता" क्षणों के आसपास कुछ भ्रम या निराशा के साथ।

• व्यवसाय/पेशेवर उपयोगकर्ता: Reddit से सार्वजनिक रूप से पेशेवरों की धारणा को मापना थोड़ा कठिन है (क्योंकि कम एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता विस्तार से पोस्ट करते हैं), लेकिन कुछ रुझान उभरते हैं। सबसे पहले, Anthropic ने Claude को अधिक गोपनीयता-केंद्रित और एंटरप्राइज़ समझौतों पर हस्ताक्षर करने के इच्छुक के रूप में स्थान दिया है - यह उन कंपनियों से अपील करता है जो OpenAI के साथ डेटा के बारे में चिंतित हैं। वास्तव में, कुछ Reddit चर्चाएँ Claude को Slack या Notion जैसे टूल्स के संदर्भ में उल्लेख करती हैं, जहां इसे सहायक के रूप में एकीकृत किया गया है। जिन्होंने उन एकीकरणों का उपयोग किया है, वे यह भी नहीं जानते होंगे कि Claude इंजन है, लेकिन जब वे करते हैं, तो वे लेखन शैली और बड़े कॉर्पोरेट दस्तावेजों को पचाने की क्षमता के संदर्भ में इसकी तुलना अनुकूल रूप से करते हैं। उदाहरण के लिए, एक टीम Claude को एक लंबी त्रैमासिक रिपोर्ट खिला सकती है और एक अच्छा सारांश प्राप्त कर सकती है - कुछ ऐसा जो ChatGPT का छोटा संदर्भ संघर्ष करेगा। यह कहा जा रहा है, व्यावसायिक उपयोगकर्ता कुछ पारिस्थितिकी तंत्र सुविधाओं की कमी को भी नोटिस करते हैं; उदाहरण के लिए, OpenAI अपने एपीआई में सिस्टम संदेश नियंत्रण, फ़ंक्शन कॉलिंग, आदि प्रदान करता है, जिसका Anthropic में अधिक सीमित समर्थन है। एक व्यवसाय समाधान पर काम कर रहे एक डेवलपर ने टिप्पणी की कि Claude वार्तालापों में अधिक स्टीरेबल है, जबकि ChatGPT अधिक कठोर होता है... [लेकिन] ChatGPT के पास वेब एक्सेस है जो बहुत सहायक हो सकता है। निहितार्थ यह है कि एक व्यावसायिक उपयोगकर्ता को जिन शोध या डेटा लुकअप कार्यों की आवश्यकता हो सकती है (जैसे प्रतिस्पर्धी खुफिया), ChatGPT सीधे जानकारी प्राप्त कर सकता है, जबकि Claude को एक अलग कदम की आवश्यकता होगी। कुल मिलाकर, व्यावसायिक उपयोगकर्ता Claude को एक बहुत ही सक्षम एआई के रूप में देखते हैं - कुछ मामलों में आंतरिक विश्लेषणात्मक कार्यों के लिए बेहतर - लेकिन शायद अभी तक एकीकरण के लिए उतना फीचर-समृद्ध नहीं है। लागत एक और कारक है: Claude की एपीआई मूल्य निर्धारण और शर्तें OpenAI की तरह सार्वजनिक नहीं हैं, और कुछ स्टार्टअप्स ने Reddit पर Claude की कीमत या स्थिरता के बारे में अनिश्चितता का उल्लेख किया है। संक्षेप में, पेशेवर Claude की क्षमताओं का सम्मान करते हैं (विशेष रूप से उच्च-स्तरीय निर्देशों का पालन करने और बड़े इनपुट का सारांश देने में इसकी विश्वसनीयता), लेकिन वे इसे OpenAI की तुलना में पूरी तरह से प्रतिबद्ध करने से पहले एकीकरण, समर्थन, और वैश्विक उपलब्धता के संदर्भ में कैसे विकसित होता है, इस पर नज़र रखते हैं।

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Google Gemini (Bard)​

सामान्य समस्याएँ और सीमाएँ​

• गलत या "मूर्ख" प्रतिक्रियाएँ: जब Google ने अपने Gemini-संचालित Bard अपग्रेड को लॉन्च किया, तो Reddit प्रतिक्रिया की बाढ़ आ गई, जिनमें से अधिकांश नकारात्मक थी। उपयोगकर्ताओं ने शिकायत की कि Gemini बुनियादी QA में ChatGPT की तुलना में कम प्रदर्शन करता है। "Google Gemini पर 100% ईमानदार राय" शीर्षक वाली एक स्पष्ट मूल्यांकन ने कहा: “यह एक टूटा हुआ, गलत LLM चैटबॉट है”। एक अन्य निराश उपयोगकर्ता ने पूछा: “Gemini अभी भी इतना बेकार कैसे है? मैं Gemini से कुछ पूछता हूँ और यह या तो गलत उत्तर देता है या अधूरे उत्तर देता है, यह हास्यास्पद है”। उन्होंने इसे ChatGPT-4 के साथ साइड-बाय-साइड तुलना की और पाया कि ChatGPT ने “एक बार में सही, कुशल उत्तर दिया,” जबकि Gemini ने बकवास किया और सही जानकारी निकालने के लिए कई संकेतों की आवश्यकता थी। सारांश में, शुरुआती उपयोगकर्ताओं ने महसूस किया कि Gemini अक्सर भ्रमित हो जाता है या प्रश्नों का उद्देश्य चूक जाता है, सही जानकारी निकालने के लिए अत्यधिक संकेत प्रयास की आवश्यकता होती है। इस गुणवत्ता में असंगति Gemini के आसपास के प्रचार को देखते हुए एक बड़ी निराशा थी।

• अत्यधिक शब्दाडंबर और फुलाना: कई उपयोगकर्ताओं ने नोट किया कि Gemini (नए Bard के रूप में) लंबी-लंबी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है जो बिंदु पर नहीं आतीं। जैसा कि एक व्यक्ति ने वर्णन किया, “यह बकवास करता रहा... 3 पैराग्राफ एआई कचरा... तब भी, यह [केवल] अंततः उत्तर का उल्लेख करता है जो कचरे के पैराग्राफ में दफन है”। यह ChatGPT के विपरीत है, जो अक्सर अधिक संक्षिप्त उत्तर या बुलेट पॉइंट्स प्रदान करता है जब उपयुक्त हो। जब उपयोगकर्ताओं को एक साधारण तथ्य के लिए बहुत सारे पाठ को छानना पड़ता है तो शब्दाडंबर एक समस्या बन जाता है। कुछ ने अनुमान लगाया कि Google ने इसे बातचीतपूर्ण या "सहायक" बनाने के लिए ट्यून किया हो सकता है, लेकिन बिना पदार्थ के बहुत अधिक स्पष्टीकरण में ओवरशूट किया।

• Google की अपनी सेवाओं के साथ खराब एकीकरण: Google के एआई सहायक का एक विक्रय बिंदु Google के पारिस्थितिकी तंत्र (Gmail, Docs, Drive, आदि) के साथ एकीकरण माना जाता है। हालांकि, इस मोर्चे पर शुरुआती उपयोगकर्ता अनुभव बहुत निराशाजनक थे। एक उपयोगकर्ता ने वेंट किया: “Google के अपने उत्पादों के साथ एकीकृत करने में इसकी लगभग पूर्ण अक्षमता पर मुझे शुरू भी न करें जो कि एक 'फीचर' माना जाता है (जिसके बारे में यह स्पष्ट रूप से नहीं जानता कि यह है)।”। उदाहरण के लिए, लोग Gemini (Bard के माध्यम से) से Google Doc का सारांश देने या कुछ जानकारी के आधार पर एक ईमेल का मसौदा तैयार करने के लिए कहने की कोशिश करेंगे - Google द्वारा विज्ञापित सुविधाएँ - और बॉट जवाब देगा कि यह उस डेटा तक पहुंच नहीं सकता। r/GooglePixel पर एक उपयोगकर्ता ने लिखा: “हर बार जब मैं अपने Google Docs या Drive के साथ Gemini का उपयोग करने की कोशिश करता हूँ, तो यह मुझे बताता है कि यह इसके साथ कुछ नहीं कर सकता। इन एकीकरण सुविधाओं के होने का क्या मतलब है?”। यह दिखाता है कि वादा की गई क्षमताओं और वास्तविक प्रदर्शन के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह महसूस होता है कि "एआई सहायक" Google के अपने पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर बहुत अधिक सहायता नहीं कर रहा है।

• अस्वीकृति और क्षमता भ्रम: उपयोगकर्ताओं को Gemini से अजीब अस्वीकृति या विरोधाभास भी मिले। उसी Redditor ने नोट किया कि Gemini “बिना किसी कारण के चीजें करने से इनकार करता है, भूल जाता है कि यह अन्य चीजें कर सकता है... दूसरे दिन इसने मुझे बताया कि इसे इंटरनेट/लाइव डेटा तक पहुंच नहीं है। क्या।”। यह इंगित करता है कि Gemini कभी-कभी ऐसे कार्यों को अस्वीकार कर देगा जिन्हें यह करने में सक्षम होना चाहिए (जैसे लाइव जानकारी पुनः प्राप्त करना, जिसे Bard से जोड़ा गया है) या अपनी क्षमताओं के बारे में गलत बयान देगा। ऐसे अनुभवों ने एक एआई का प्रभाव दिया जो न केवल कम बुद्धिमान है, बल्कि कम विश्वसनीय या आत्म-जागरूक भी है। एक अन्य उपयोगकर्ता की रंगीन टिप्पणी: “Gemini बिल्कुल बेकार है। क्या आपके पास कभी ऐसा क्षण आया है जब आप बस अपने हाथ ऊपर उठाना चाहते हैं और कहना चाहते हैं, 'वे क्या सोच रहे थे?'” निराशा को समेटता है। अनिवार्य रूप से, Gemini की उत्पाद एकीकरण और स्थिरता के मुद्दों ने इसे कई शुरुआती अपनाने वालों के लिए अधपका महसूस कराया।

• असाधारण कोडिंग क्षमताएँ: जबकि सामान्य प्रश्नोत्तर के रूप में व्यापक रूप से चर्चा नहीं की गई, कई उपयोगकर्ताओं ने Gemini (Bard) को कोडिंग कार्यों पर परीक्षण किया और इसे कमतर पाया। एआई मंचों में, Gemini की कोडिंग क्षमताओं को आमतौर पर GPT-4 और यहां तक कि Claude से नीचे रेट किया गया था। उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता ने स्पष्ट रूप से कहा कि “Claude 3.5 Sonnet स्पष्ट रूप से ChatGPT 4o की तुलना में कोडिंग के लिए बेहतर है... Gemini उस संदर्भ में बिल्कुल बेकार है”। आम सहमति थी कि Gemini सरल कोड लिख सकता है या बुनियादी एल्गोरिदम की व्याख्या कर सकता है, लेकिन यह अक्सर अधिक जटिल समस्याओं पर ठोकर खाता है या त्रुटियों के साथ कोड उत्पन्न करता है। इसके पास एक व्यापक डेवलपर टूलसेट की कमी (जैसे, इसका कोड इंटरप्रेटर या मजबूत फ़ंक्शन कॉलिंग के समकक्ष नहीं है) का मतलब यह नहीं था कि यह प्रोग्रामर के लिए पहली पसंद नहीं था। इसलिए, जबकि हर आकस्मिक उपयोगकर्ता को कोड की परवाह नहीं है, यह उस खंड के लिए एक सीमा है।

• मोबाइल डिवाइस सीमाएँ: Gemini को Google के सहायक के हिस्से के रूप में Pixel फोन पर रोल आउट किया गया (जिसे "Bard के साथ सहायक" के रूप में ब्रांडेड किया गया)। कुछ Pixel उपयोगकर्ताओं ने नोट किया कि इसे वॉयस असिस्टेंट रिप्लेसमेंट के रूप में उपयोग करने में समस्याएँ थीं। यह कभी-कभी वॉयस संकेतों को सटीक रूप से नहीं उठाता था या पुराने Google सहायक की तुलना में प्रतिक्रिया देने में बहुत लंबा समय लेता था। कुछ क्लासिक सहायक सुविधाओं को चुनने और खोने की आवश्यकता के बारे में भी टिप्पणियाँ थीं। इससे यह धारणा बनी कि Gemini का डिवाइस पर एकीकरण पूरी तरह से तैयार नहीं था, जिससे Google के पारिस्थितिकी तंत्र के पावर उपयोगकर्ताओं को यह महसूस हुआ कि उन्हें एक स्मार्ट सहायक और एक कार्यात्मक सहायक के बीच चयन करना होगा।

अक्सर अनुरोधित सुविधाएँ या सुधार​

• ड्रामेटिक रूप से बेहतर सटीकता और तर्क: उपयोगकर्ता Gemini के लिए नंबर एक सुधार चाहते हैं कि यह अधिक स्मार्ट और अधिक विश्वसनीय हो। Reddit प्रतिक्रिया स्पष्ट करती है कि Google को उत्तर गुणवत्ता में अंतर को बंद करने की आवश्यकता है। उपयोगकर्ता उम्मीद करते हैं कि Gemini Google की विशाल जानकारी का उपयोग करके तथ्यात्मक, प्रत्यक्ष उत्तर दे, न कि भटकने वाले या गलत। इसलिए अनुरोध (अक्सर व्यंग्यात्मक रूप से व्यक्त किए गए) इस प्रकार हैं: इसे सामान्य ज्ञान और तर्क पर GPT-4 के बराबर या बेहतर बनाएं। इसमें अनुवर्ती प्रश्नों और जटिल संकेतों को बेहतर ढंग से संभालना शामिल है। अनिवार्य रूप से, "Gemini के मस्तिष्क को ठीक करें" - उन कथित मल्टीमॉडल प्रशिक्षण लाभों का लाभ उठाएं ताकि यह स्पष्ट विवरणों को याद करना बंद कर दे। Google ने संभवतः इसे जोर से और स्पष्ट रूप से सुना है: कई पोस्ट विशिष्ट उत्तरों की तुलना करते हैं जहां ChatGPT उत्कृष्ट था और Gemini विफल रहा, जो सुधार के लिए अनौपचारिक बग रिपोर्ट के रूप में कार्य करता है।

• बेहतर एकीकरण और संदर्भ की जागरूकता: उपयोगकर्ता चाहते हैं कि Gemini एक निर्बाध Google पारिस्थितिकी तंत्र सहायक के वादे को पूरा करे। इसका मतलब है कि इसे Gmail, Calendar, Docs, Drive आदि के साथ ठीक से इंटरफेस करना चाहिए। यदि कोई उपयोगकर्ता पूछता है "मैंने जो दस्तावेज़ खोला है उसका सारांश दें" या "मेरे बॉस से अंतिम ईमेल का उत्तर तैयार करें," एआई को इसे करना चाहिए - और इसे सुरक्षित रूप से करना चाहिए। अभी के लिए, अनुरोध यह है कि Google उन सुविधाओं को सक्षम करे और वास्तव में पहचान करे कि जब ऐसा कार्य संभव हो। यह विज्ञापित किया गया था कि Bard उपयोगकर्ता सामग्री (अनुमति के साथ) से जुड़ सकता है, इसलिए उपयोगकर्ता प्रभावी रूप से Google से "इसे चालू" करने या इस एकीकरण को ठीक करने की मांग कर रहे हैं। यह विशेष रूप से व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए एक प्रमुख विशेषता है। इसके अलावा, वेब ब्राउज़िंग फ्रंट पर: Bard (Gemini) वेब खोज सकता है, लेकिन कुछ उपयोगकर्ता चाहते हैं कि यह स्रोतों का अधिक स्पष्ट रूप से हवाला दे या ब्रेकिंग न्यूज़ को शामिल करने में अधिक समय पर हो। इसलिए Gemini की कनेक्टेड प्रकृति में सुधार एक बार-बार अनुरोधित सुविधा है।

• संक्षिप्तता नियंत्रण: शब्दाडंबर की शिकायतों को देखते हुए, कुछ उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया शैली को टॉगल करने की सुविधा का सुझाव देते हैं। उदाहरण के लिए, एक “संक्षिप्त मोड” जहां Gemini डिफ़ॉल्ट रूप से एक छोटा, बिंदु-पर उत्तर देता है, जब तक कि विस्तार से पूछने के लिए न कहा जाए। इसके विपरीत, शायद एक "विस्तृत मोड" उन लोगों के लिए जो बहुत विस्तृत उत्तर चाहते हैं। ChatGPT कुछ हद तक उपयोगकर्ता संकेत ("इसे संक्षिप्त रखें") द्वारा इसकी अनुमति देता है; Gemini के साथ, उपयोगकर्ताओं को लगा कि जब उन्होंने विस्तार के लिए नहीं कहा, तब भी इसने अधिक व्याख्या की। इसलिए एक अंतर्निहित सेटिंग या केवल बेहतर ट्यूनिंग जो उपयुक्त होने पर संक्षिप्त उत्तर उत्पन्न करती है, एक स्वागत योग्य सुधार होगा। अनिवार्य रूप से, शब्दाडंबर डायल को समायोजित करें।

• ChatGPT के साथ फीचर समानता (कोडिंग, प्लगइन्स, आदि): Reddit पर पावर उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से सुविधाओं की तुलना करते हैं। वे अनुरोध करते हैं कि Google का Gemini/Bard चीजें जैसे कोड निष्पादन सैंडबॉक्स (ChatGPT के कोड इंटरप्रेटर के समान), विश्लेषण के लिए छवियों/पीडीएफ को अपलोड करने की क्षमता (चूंकि Gemini मल्टीमॉडल है, उपयोगकर्ता वास्तव में इसे कस्टम छवियों को खिलाना चाहते हैं, न कि केवल प्रदान की गई छवियों का वर्णन करना)। एक अन्य बार-बार उल्लेख की गई सुविधा बेहतर वार्तालाप के भीतर स्मृति है - जबकि Bard में पिछले इंटरैक्शन की कुछ स्मृति है, उपयोगकर्ता चाहते हैं कि यह संदर्भ का संदर्भ देने में ChatGPT जितना अच्छा हो, या यहां तक कि ChatGPT के चैट इतिहास की तरह स्थायी बातचीत भंडारण हो जिसे आप स्क्रॉल कर सकते हैं और फिर से देख सकते हैं। अनिवार्य रूप से, Google से उन सभी गुणवत्ता-जीवन सुविधाओं को पकड़ने के लिए कहा जा रहा है जो ChatGPT Plus उपयोगकर्ताओं के पास हैं: चैट इतिहास, प्लगइन पारिस्थितिकी तंत्र (या कम से कम मजबूत तृतीय-पक्ष एकीकरण), कोडिंग सहायता, आदि।

• मोबाइल ऐप और वॉयस सुधार: कई आकस्मिक उपयोगकर्ताओं ने Bard/Gemini के लिए एक समर्पित मोबाइल ऐप का अनुरोध किया (ChatGPT मोबाइल ऐप के समान)। वेब इंटरफ़ेस पर निर्भर रहना या केवल Pixel सहायक सीमित है। iOS/Android पर एक आधिकारिक ऐप जिसमें वॉयस इनपुट, बोलने वाली प्रतिक्रियाएँ (एक सच्चे सहायक अनुभव के लिए), और तंग एकीकरण उपयोगकर्ता अनुभव को काफी हद तक सुधार सकता है। इसके साथ ही, Pixel मालिक चाहते हैं कि Bard के साथ सहायक तेज़ और अधिक कार्यात्मक हो जाए - मूल रूप से, वे पुराने Google सहायक की सर्वश्रेष्ठता चाहते हैं (त्वरित, सटीक क्रियाएँ) Gemini की बुद्धिमत्ता के साथ संयुक्त। उदाहरण के लिए, "हे Google" स्मार्ट होम वॉयस कमांड को जारी रखने जैसी चीजें और न कि केवल चैट उत्तर। Google Gemini के वॉयस मोड को वास्तव में पुराने सहायक को प्रतिस्थापित करने के लिए सुधार सकता है बिना फीचर रिग्रेशन के।

• पारदर्शिता और नियंत्रण: कुछ उपयोगकर्ताओं ने Bard के स्रोतों में अधिक अंतर्दृष्टि या इसकी शैली को ठीक करने का तरीका मांगा है। उदाहरण के लिए, यह दिखाना कि Bard किस Google परिणाम से जानकारी खींच रहा है (सटीकता को सत्यापित करने के लिए) - कुछ ऐसा जो Bing Chat लिंक का हवाला देकर करता है। इसके अलावा, क्योंकि Bard कभी-कभी गलत जानकारी उत्पन्न करता है, उपयोगकर्ता इसे चिह्नित या सुधारने में सक्षम होना चाहते हैं, और आदर्श रूप से Bard को समय के साथ उस फीडबैक से सीखना चाहिए। एक आसान फीडबैक तंत्र ("थंब्स डाउन - यह गलत है क्योंकि...") होना जो तेजी से मॉडल सुधार की ओर ले जाता है, यह विश्वास पैदा करेगा कि Google सुन रहा है। मूल रूप से, एआई को एक सहयोगी सहायक बनाने के लिए सुविधाएँ, न कि एक ब्लैक बॉक्स।

उपेक्षित आवश्यकताएँ या उपयोगकर्ता खंड​

• एक विश्वसनीय व्यक्तिगत सहायक की तलाश करने वाले उपयोगकर्ता: विडंबना यह है कि Google ने जिस समूह को लक्षित किया - एक शक्तिशाली व्यक्तिगत सहायक चाहने वाले लोग - वर्तमान रूप में Gemini द्वारा सबसे अधिक उपेक्षित महसूस करते हैं। जिन्होंने नए Bard-आधारित सहायक को चालू किया, उन्होंने अपग्रेड की उम्मीद की, लेकिन कई लोगों ने इसे व्यावहारिक रूप से डाउनग्रेड महसूस किया। उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति एक वॉयस सहायक चाहता है जो सटीक रूप से उत्तर दे, अनुस्मारक सेट करे, उपकरणों को नियंत्रित करे, और उनके खातों से जानकारी एकीकृत करे, तो Gemini संघर्ष करता है। इससे व्यस्त पेशेवरों या गैजेट उत्साही लोगों के बहुत खंड को यह महसूस होता है कि उनकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं किया गया। एक उपयोगकर्ता ने टिप्पणी की कि वे Pixel के "Bard के साथ सहायक" के लिए भुगतान करने पर विचार करेंगे "यदि [यह] Google सहायक को पार कर जाए," यह दर्शाता है कि यह अभी तक नहीं हुआ है। इसलिए वह खंड अभी भी एक विश्वसनीय, वास्तव में सहायक एआई सहायक की प्रतीक्षा कर रहा है - यदि Gemini में सुधार होता है तो वे इस पर कूदेंगे।

• गैर-देशी अंग्रेजी बोलने वाले / स्थानीयकरण: Google उत्पादों में आमतौर पर उत्कृष्ट स्थानीयकरण होता है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि Bard/Gemini लॉन्च के समय सभी भाषाओं में समान रूप से मजबूत था। कुछ अंतरराष्ट्रीय उपयोगकर्ताओं ने बताया कि उनकी मूल भाषा में Bard के उत्तर कम प्रवाहमयी या उपयोगी थे, उन्हें स्थानीय प्रतिस्पर्धियों की ओर धकेलते हुए। यदि Gemini का प्रशिक्षण डेटा या अनुकूलन अंग्रेजी का पक्षधर था, तो गैर-अंग्रेजी उपयोगकर्ता उपेक्षित हैं। वे ChatGPT या स्थानीय मॉडलों को पसंद कर सकते हैं जिन्होंने स्पष्ट रूप से बहुभाषी क्षमताओं का अनुकूलन किया है। यह एक ऐसा स्थान है जिसमें Google पारंपरिक रूप से उत्कृष्टता प्राप्त कर सकता है (इसके अनुवाद तकनीक को देखते हुए), लेकिन उस पर उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया दुर्लभ है - संभवतः यह संकेत दे रहा है कि Gemini ने अभी तक उन समुदायों को प्रभावित नहीं किया है।

• एंटरप्राइज़ ग्राहक (अब तक): सार्वजनिक चर्चा के आधार पर बड़े संगठनों ने Bard/Gemini को व्यापक रूप से नहीं अपनाया है, अक्सर विश्वास और क्षमता अंतराल के कारण। उद्यमों को स्थिरता, उद्धरण, और उनके वर्कफ़्लो के साथ एकीकरण की आवश्यकता होती है (Office 365 OpenAI की तकनीक के साथ MS Copilot के माध्यम से गहराई से एकीकृत है, उदाहरण के लिए)। Google का समकक्ष (Duet AI with Gemini) अभी भी विकसित हो रहा है। जब तक Gemini/Bard यह साबित नहीं करता कि यह ईमेल का मसौदा तैयार करने, स्लाइड डेक बनाने, या Google शीट्स में डेटा का विश्लेषण करने में विश्वसनीय रूप से सक्षम है, एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता महसूस करेंगे कि Google का समाधान उनकी आवश्यकताओं को पूरी तरह से संबोधित नहीं कर रहा है। r/Bard पर पेशेवरों से कुछ पोस्ट इस प्रकार हैं "मैंने कार्य कार्यों के लिए Bard की कोशिश की, यह ChatGPT के रूप में अच्छा नहीं था, इसलिए हम देखेंगे और इंतजार करेंगे।" यह इंगित करता है कि एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ता अभी के लिए एक उपेक्षित खंड हैं - वे एक एआई चाहते हैं जो Google Workspace में फिट हो और वास्तव में उत्पादकता को बढ़ावा दे बिना आउटपुट की निरंतर सत्यापन की आवश्यकता के।

• Google पारिस्थितिकी तंत्र में उपयोगकर्ता जो एक-स्टॉप समाधान पसंद करते हैं: उपयोगकर्ताओं का एक खंड है जो सब कुछ के लिए Google का उपयोग करता है (खोज, ईमेल, दस्तावेज़) और खुशी से सभी चैटबॉट आवश्यकताओं के लिए Google एआई का उपयोग करेगा - यदि यह उतना ही अच्छा हो। अभी, उन उपयोगकर्ताओं को कुछ हद तक उपेक्षित किया जाता है क्योंकि वे कुछ चीजों के लिए ChatGPT और अन्य के लिए Bard का उपयोग करते हैं। वे ChatGPT से तथ्यात्मक प्रश्न पूछ सकते हैं क्योंकि वे इसके उत्तर की गुणवत्ता पर अधिक भरोसा करते हैं, लेकिन इसके ब्राउज़िंग या एकीकरण प्रयासों के लिए Bard का उपयोग करते हैं। वह विभाजित अनुभव आदर्श नहीं है। ऐसे उपयोगकर्ता वास्तव में बस एक ऐप/सहायक में रहना चाहते हैं। यदि Gemini में सुधार होता है, तो वे इसके चारों ओर समेकित हो जाएंगे, लेकिन तब तक "सभी को नियंत्रित करने के लिए एक सहायक" का उनका उपयोग मामला पूरा नहीं होता है।

• Google क्लाउड पर डेवलपर्स/डेटा वैज्ञानिक: Google ने अपने डेवलपर्स के लिए अपने Vertex AI प्लेटफॉर्म के माध्यम से Gemini मॉडल जारी किए। हालांकि, शुरुआती रिपोर्ट और बेंचमार्क ने सुझाव दिया कि Gemini (विशेष रूप से उपलब्ध "Gemini Pro" मॉडल) GPT-4 को नहीं हरा रहा था। जो डेवलपर्स एआई सेवाओं के लिए Google क्लाउड को पसंद करते हैं, वे मॉडल गुणवत्ता से कुछ हद तक उपेक्षित हैं - उन्हें या तो थोड़ा हीन मॉडल स्वीकार करना होगा या OpenAI के एपीआई को अलग से एकीकृत करना होगा। यह एंटरप्राइज़ डेवलपर खंड एक मजबूत Google मॉडल के लिए भूखा है ताकि वे सब कुछ एक स्टैक में रख सकें। जब तक Gemini का प्रदर्शन स्पष्ट रूप से कुछ क्षेत्रों में उत्कृष्ट नहीं होता या मूल्य निर्धारण एक सम्मोहक कारण प्रदान नहीं करता, यह इस समूह की जरूरतों को प्रतिस्पर्धी रूप से पूरी तरह से सेवा नहीं दे रहा है।

उपयोगकर्ता प्रकार द्वारा धारणा में अंतर​

• डेवलपर्स/तकनीकी उत्साही: तकनीकी-प्रेमी उपयोगकर्ताओं ने Gemini से उच्च उम्मीदों के साथ संपर्क किया (आखिरकार यह Google है)। उनके हाथों के परीक्षण के बाद उनकी धारणा जल्दी खराब हो गई। कई डेवलपर्स ने Reddit पर बेंचमार्क चलाए या अपने पसंदीदा पेचीदा प्रश्नों को Gemini के माध्यम से चलाया और इसे पिछड़ता हुआ पाया। एक प्रोग्रामर ने स्पष्ट रूप से कहा, “Gemini बिल्कुल बेकार है जैसे Llama 3.0 हुआ करता था”, यह संकेत देते हुए कि वे इसे कुछ ओपन मॉडलों से भी नीचे रैंक करते हैं। डेवलपर्स तार्किक त्रुटियों और शब्दाडंबर के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील होते हैं। इसलिए जब Gemini ने शब्दाडंबर लेकिन गलत उत्तर दिए, तो उसने तेजी से विश्वसनीयता खो दी। दूसरी ओर, डेवलपर्स Google की क्षमता को पहचानते हैं; कुछ को उम्मीद है कि “अधिक फाइन-ट्यूनिंग के साथ, Gemini बेहतर हो जाएगा” और वे अपडेट के बाद इसे समय-समय पर फिर से परीक्षण करते हैं। वर्तमान में, हालांकि, अधिकांश देव इसे गंभीर कार्यों में GPT-4 से कमतर मानते हैं (कोडिंग, जटिल समस्या समाधान)। वे कुछ चीजों की सराहना करते हैं: उदाहरण के लिए, Gemini के पास वास्तविक समय की जानकारी (Google खोज के माध्यम से) तक पहुंच है बिना किसी प्लगइन की आवश्यकता के, जो अद्यतन प्रश्नों के लिए उपयोगी है। एक डेवलपर कुछ ऐसा करने के लिए Bard का उपयोग कर सकता है जैसे "X पर नवीनतम पत्रों को खोजें और सारांशित करें," जहां यह वेब डेटा का हवाला दे सकता है। लेकिन आत्म-निहित तर्क के लिए, वे अन्य मॉडलों की ओर झुकते हैं। संक्षेप में, तकनीकी उत्साही Gemini को एक आशाजनक कार्य-प्रगति के रूप में देखते हैं जो वर्तमान में एक पीढ़ी पीछे महसूस करता है। इसने उनकी पूरी विश्वास हासिल नहीं की है, और वे अक्सर Google को इसे सुधारने के लिए प्रेरित करने के लिए इसकी गलतियों को उजागर करने वाली साइड-बाय-साइड तुलना पोस्ट करते हैं।

• आकस्मिक/दैनिक उपयोगकर्ता: आकस्मिक उपयोगकर्ता, जिनमें वे लोग शामिल हैं जिन्हें अपने फोन पर या वेब के माध्यम से नया Bard एक्सेस मिला, की मिश्रित भावनाएँ थीं। कई आकस्मिक उपयोगकर्ताओं ने शुरू में Bard (Gemini) से संपर्क किया क्योंकि यह एक Google खाते के साथ मुफ्त और आसानी से सुलभ है, जबकि GPT-4 पेवॉल्ड था। कुछ आकस्मिक उपयोगकर्ता वास्तव में सरल उपयोगों के लिए अच्छे अनुभवों की रिपोर्ट करते हैं: उदाहरण के लिए, r/Bard में एक Redditor ने एक सकारात्मक समीक्षा दी जिसमें बताया गया कि Gemini ने उन्हें कानूनी दस्तावेजों की समीक्षा करने, कॉपीराइटिंग में मदद की, और यहां तक कि एक मजेदार उपयोग-मामले में एक फोटो से कपड़ों के आकार की पहचान की। उन्होंने कहा “Gemini मेरे प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक मूल्यवान संसाधन रहा है... अद्यतन जानकारी... मैं भुगतान किए गए संस्करण का इतना आदी हो गया हूँ कि मुझे याद नहीं है कि मुफ्त संस्करण कैसे प्रदर्शन करता है।” - यह दर्शाता है कि कम से कम कुछ आकस्मिक उपयोगकर्ता जिन्होंने Bard Advanced में समय (और पैसा) निवेश किया, उन्हें दैनिक जीवन में यह उपयोगी लगा। ये उपयोगकर्ता इसे व्यावहारिक, दैनिक सहायता के लिए उपयोग करते हैं और मॉडल को इसकी सीमाओं तक नहीं धकेल सकते। हालांकि, कई अन्य आकस्मिक उपयोगकर्ता (विशेष रूप से जिन्होंने ChatGPT को भी आज़माया था) निराश थे। यात्रा सलाह, सामान्य ज्ञान, या किसी कार्य में मदद जैसी चीजें पूछने वाले आम लोगों को Bard के उत्तर कम स्पष्ट या उपयोगी लगे। यहां धारणा विभाजित है: ब्रांड-निष्ठावान Google उपयोगकर्ता बनाम जो पहले से ही ChatGPT द्वारा खराब हो चुके हैं। पूर्व समूह, यदि उन्होंने ChatGPT का अधिक उपयोग नहीं किया है, तो कभी-कभी उनकी आवश्यकताओं के लिए Bard/Gemini को "काफी अच्छा" पाते हैं और इसकी सराहना करते हैं कि यह खोज के साथ एकीकृत है और मुफ्त है। बाद वाला समूह लगभग हमेशा तुलना करता है और Gemini को वांछनीय पाता है। वे कह सकते हैं, “मैं Bard का उपयोग क्यों करूँ जब ChatGPT 90% समय बेहतर है?”। इसलिए आकस्मिक उपयोगकर्ता की धारणा वास्तव में उनके पूर्व संदर्भ फ्रेम पर निर्भर करती है। जो एआई सहायकों के लिए नए हैं, वे Gemini को एक सहायक नवीनता के रूप में रेट कर सकते हैं; जो प्रतियोगिता का अनुभव करते हैं, वे इसे एक निराशा के रूप में देखते हैं जो “अभी भी इतनी बुरी तरह से बेकार है” और इसे सुधारने की आवश्यकता है।

• व्यवसाय/पेशेवर उपयोगकर्ता: जब Bard ने Google Workspace एकीकरण (Duet AI) के साथ लॉन्च किया तो कई पेशेवरों ने इसे आज़माया। इस समूह के बीच धारणा सतर्क संदेह है। एक तरफ, वे डेटा गोपनीयता और एकीकरण के संबंध में Google के एंटरप्राइज़ वादों पर भरोसा करते हैं (जैसे, एआई के माध्यम से डॉक्स का संपादन, कैलेंडर आमंत्रणों से बैठकों का सारांश, आदि)। दूसरी ओर, शुरुआती परीक्षणों ने अक्सर दिखाया कि Gemini तथ्यात्मक गलतियाँ करता है या सामान्य आउटपुट प्रदान करता है, जो व्यावसायिक उपयोग के लिए विश्वास-प्रेरक नहीं है। उदाहरण के लिए, एक पेशेवर Bard से एक ग्राहक रिपोर्ट का मसौदा तैयार करने के लिए कह सकता है - यदि Bard गलत डेटा या कमजोर अंतर्दृष्टि डालता है, तो यह मदद से अधिक परेशानी हो सकती है। इसलिए, पेशेवर उपयोगकर्ता Bard को गैर-महत्वपूर्ण कार्यों पर पायलट करते हैं लेकिन महत्वपूर्ण आउटपुट के लिए अभी भी GPT-4 या Claude पर निर्भर रहते हैं। यह धारणा भी है कि Google पकड़ने की कोशिश कर रहा था: कई लोगों ने Bard को "प्राइम टाइम के लिए तैयार नहीं" के रूप में देखा और इंतजार करने का फैसला किया। कुछ सकारात्मक धारणा वास्तविक समय डेटा क्वेरी जैसे क्षेत्रों में मौजूद है - उदाहरण के लिए, Reddit पर एक वित्तीय विश्लेषक ने नोट किया कि Bard Google खोज के लिए धन्यवाद हालिया बाजार जानकारी खींच सकता है, जिसे ChatGPT नहीं कर सकता जब तक कि प्लगइन्स सक्षम न हों। इसलिए जहां वर्तमान डेटा प्रमुख है, वहां कुछ पेशेवरों ने एक लाभ देखा। एक और बारीकियों: Google पारिस्थितिकी तंत्र में लोग (जैसे, जो कंपनियाँ विशेष रूप से Google Workspace का उपयोग करती हैं) के पास थोड़ा अधिक अनुकूल दृष्टिकोण है क्योंकि Bard/Gemini वह विकल्प है जो उनके वातावरण में फिट बैठता है। वे इसे सुधारने के लिए प्रोत्साहित कर रहे हैं बजाय इसके कि वे पूरी तरह से अलग पारिस्थितिकी तंत्र में स्विच करें। संक्षेप में, व्यावसायिक उपयोगकर्ता Gemini को संभावित रूप से बहुत उपयोगी (Google के डेटा और टूल एकीकरण को देखते हुए) के रूप में देखते

हम डिजिटल निर्माण में एक बड़ा बदलाव देख रहे हैं। वे दिन गए जब उत्पाद डिज़ाइन और विकास पूरी तरह से मैनुअल, मानव-चालित प्रक्रियाओं पर निर्भर थे। आज, AI केवल कार्यों को स्वचालित नहीं कर रहा है—यह एक रचनात्मक साथी बन रहा है, यह बदल रहा है कि हम उत्पादों को कैसे डिज़ाइन, कोड और निजीकरण करते हैं।

लेकिन इसका डिज़ाइनरों, डेवलपर्स और संस्थापकों के लिए क्या मतलब है? क्या AI एक खतरा है या एक सुपरपावर? और कौन से टूल्स वास्तव में डिलीवर करते हैं? आइए जानें।

नया AI डिज़ाइन स्टैक: अवधारणा से कोड तक​

AI उत्पाद निर्माण के हर चरण को नया आकार दे रहा है। यहाँ कैसे:

1. UI/UX जनरेशन: खाली कैनवास से प्रॉम्प्ट-चालित डिज़ाइन तक​

Galileo AI और Uizard जैसे टूल्स टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स को कुछ सेकंड में पूरी तरह से तैयार UI डिज़ाइनों में बदल देते हैं। उदाहरण के लिए, “एक आधुनिक डेटिंग ऐप होम स्क्रीन डिज़ाइन करें” जैसा प्रॉम्प्ट एक शुरुआती बिंदु उत्पन्न कर सकता है, डिज़ाइनरों को खाली कैनवास से मुक्त कर सकता है।

यह डिज़ाइनर की भूमिका को पिक्सल-पुशर से प्रॉम्प्ट इंजीनियर और क्यूरेटर में बदल देता है। Figma और Adobe जैसे प्लेटफॉर्म भी AI फीचर्स (जैसे, स्मार्ट सेलेक्शन, ऑटो लेआउट) को एकीकृत कर रहे हैं ताकि दोहराए जाने वाले कार्यों को सरल बनाया जा सके, जिससे डिज़ाइनर रचनात्मकता और परिष्करण पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

2. कोड जनरेशन: AI आपका कोडिंग पार्टनर​

GitHub Copilot, जिसे 1.3 मिलियन से अधिक डेवलपर्स द्वारा उपयोग किया जाता है, कोडिंग पर AI के प्रभाव का उदाहरण है। यह केवल लाइनों को ऑटो-कम्प्लीट नहीं करता—यह संदर्भ के आधार पर पूरे फंक्शन्स उत्पन्न करता है, उत्पादकता को 55% तक बढ़ाता है। डेवलपर्स इसे एक थकान रहित जूनियर प्रोग्रामर के रूप में वर्णित करते हैं जो हर लाइब्रेरी को जानता है।

Amazon का CodeWhisperer (AWS वातावरण के लिए आदर्श) और Tabnine (गोपनीयता-केंद्रित) जैसे विकल्प अनुकूलित समाधान प्रदान करते हैं। परिणाम? इंजीनियर कम समय में बायलरप्लेट पर और अधिक अद्वितीय समस्याओं को हल करने में लगाते हैं।

3. परीक्षण और अनुसंधान: उपयोगकर्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करना​

Attention Insight और Neurons जैसे AI टूल्स परीक्षण शुरू होने से पहले उपयोगकर्ता इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करते हैं, हीटमैप्स उत्पन्न करते हैं और संभावित मुद्दों की पहचान करते हैं। गुणात्मक अंतर्दृष्टियों के लिए, MonkeyLearn और Dovetail जैसे प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ता फीडबैक का बड़े पैमाने पर विश्लेषण करते हैं, मिनटों में पैटर्न और भावनाओं का पता लगाते हैं।

4. निजीकरण: पैमाने पर अनुभवों को अनुकूलित करना​

AI सिफारिशों से परे निजीकरण ले रहा है। Dynamic Yield और Adobe Target जैसे टूल्स इंटरफेस को उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर गतिशील रूप से अनुकूलित करने में सक्षम बनाते हैं—नेविगेशन को पुनर्गठित करना, सूचनाओं को समायोजित करना, और अधिक। यह स्तर का अनुकूलन, जो कभी तकनीकी दिग्गजों के लिए आरक्षित था, अब छोटे टीमों के लिए सुलभ है।

वास्तविक दुनिया का प्रभाव: गति, पैमाना, और रचनात्मकता​

1. तेज़ पुनरावृत्ति​

AI समयसीमाओं को नाटकीय रूप से संकुचित करता है। संस्थापक रिपोर्ट करते हैं कि अवधारणा से प्रोटोटाइप तक जाने में दिन लगते हैं, सप्ताह नहीं। यह गति प्रयोग को प्रोत्साहित करती है और विफलता की लागत को कम करती है, जिससे साहसी नवाचार को बढ़ावा मिलता है।

2. कम में अधिक करना​

AI एक बल गुणक के रूप में कार्य करता है, जिससे छोटी टीमें वह हासिल कर सकती हैं जो कभी बड़े समूहों की आवश्यकता होती थी। डिज़ाइनर एक अवधारणा बनाने में लगने वाले समय में कई अवधारणाओं का अन्वेषण कर सकते हैं, जबकि डेवलपर्स अधिक कुशलता से कोडबेस बनाए रखते हैं।

3. एक नई रचनात्मक साझेदारी​

AI केवल कार्यों को निष्पादित नहीं करता—यह ताज़ा दृष्टिकोण प्रदान करता है। जैसा कि एक डिज़ाइनर ने कहा, “AI ऐसे दृष्टिकोण सुझाता है जिन पर मैं कभी विचार नहीं करता, मुझे मेरे पैटर्न से बाहर निकालता है।” यह साझेदारी मानव रचनात्मकता को प्रतिस्थापित करने के बजाय उसे बढ़ाती है।

AI क्या नहीं बदल सकता: मानव बढ़त​

अपनी क्षमताओं के बावजूद, AI कुछ प्रमुख क्षेत्रों में कमज़ोर है:

1. रणनीतिक सोच: AI व्यापारिक लक्ष्यों को परिभाषित नहीं कर सकता या उपयोगकर्ता की जरूरतों को गहराई से नहीं समझ सकता।
2. सहानुभूति: यह डिज़ाइन के भावनात्मक प्रभाव को नहीं समझ सकता।
3. सांस्कृतिक संदर्भ: AI-जनित डिज़ाइन अक्सर सामान्य महसूस करते हैं, जिसमें मानव डिज़ाइनरों द्वारा लाया गया सांस्कृतिक सूक्ष्मता नहीं होती।
4. गुणवत्ता आश्वासन: AI-जनित कोड में सूक्ष्म बग्स या कमजोरियाँ हो सकती हैं, जिसके लिए मानव निरीक्षण की आवश्यकता होती है।

सबसे सफल टीमें AI को वृद्धि के रूप में देखती हैं, स्वचालन के रूप में नहीं—नियमित कार्यों को संभालते हुए मानव रचनात्मकता, निर्णय और कनेक्शन पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

टीमों के लिए व्यावहारिक कदम​

1. छोटे से शुरू करें: AI का उपयोग विचार और कम जोखिम वाले कार्यों के लिए करें, इससे पहले कि इसे महत्वपूर्ण वर्कफ़्लोज़ में एकीकृत करें।
2. प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग में महारत हासिल करें: प्रभावी प्रॉम्प्ट्स तैयार करना पारंपरिक डिज़ाइन या कोडिंग कौशल जितना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
3. AI आउटपुट की समीक्षा करें: AI-जनित डिज़ाइन और कोड को सत्यापित करने के लिए प्रोटोकॉल स्थापित करें, विशेष रूप से सुरक्षा-महत्वपूर्ण कार्यों के लिए।
4. प्रभाव को मापें: AI के लाभों को मापने के लिए पुनरावृत्ति गति और नवाचार आउटपुट जैसी मेट्रिक्स को ट्रैक करें।
5. दृष्टिकोणों को मिलाएं: AI का उपयोग वहां करें जहां यह उत्कृष्ट है, लेकिन इसे उन कार्यों में मजबूर न करें जो पारंपरिक तरीकों के लिए बेहतर अनुकूल हैं।

आगे क्या है? डिज़ाइन में AI का भविष्य​

1. कसकर डिज़ाइन-विकास एकीकरण: टूल्स Figma और कोड के बीच की खाई को पाटेंगे, डिज़ाइन से कार्यात्मक घटकों तक निर्बाध संक्रमण को सक्षम करेंगे।
2. संदर्भ-सचेत AI: भविष्य के टूल्स डिज़ाइनों को ब्रांड मानकों, उपयोगकर्ता डेटा, और व्यापारिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करेंगे।
3. कट्टरपंथी निजीकरण: इंटरफेस व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए गतिशील रूप से अनुकूलित होंगे, यह पुनर्परिभाषित करते हुए कि हम सॉफ़्टवेयर के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।

निष्कर्ष: संवर्धित निर्माता​

AI मानव रचनात्मकता को प्रतिस्थापित नहीं कर रहा है—यह उसे विकसित कर रहा है। नियमित कार्यों को संभालकर और संभावनाओं का विस्तार करके, AI डिज़ाइनरों और डेवलपर्स को उस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है जो वास्तव में महत्वपूर्ण है: ऐसे उत्पाद बनाना जो मानव जरूरतों और भावनाओं के साथ प्रतिध्वनित होते हैं।

भविष्य का संबंध संवर्धित निर्माता से है—जो AI को एक साथी के रूप में उपयोग करते हैं, मानव बुद्धिमत्ता के साथ मशीन इंटेलिजेंस को मिलाकर बेहतर, तेज़ और अधिक सार्थक उत्पाद बनाते हैं।

जैसे-जैसे AI आगे बढ़ता है, मानव तत्व कम महत्वपूर्ण नहीं होता, बल्कि अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। प्रौद्योगिकी बदलती है, लेकिन उपयोगकर्ताओं के साथ जुड़ने की आवश्यकता स्थिर रहती है। यह एक भविष्य है जिसे अपनाना चाहिए।