परिचय​

टीम-GPT एक एआई सहयोग प्लेटफॉर्म है जो टीमों और एंटरप्राइज़ के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) का उपयोग करके उत्पादकता बढ़ाई जा सके। हाल ही में इस प्लेटफॉर्म ने अपने एंटरप्राइज़ एआई समाधानों को मजबूत करने के लिए $4.5 मिलियन की फंडिंग प्राप्त की है। यह रिपोर्ट टीम-GPT के सामान्य उपयोग के मामलों, मुख्य उपयोगकर्ता आवश्यकताओं, मौजूदा विशेषताओं की मुख्य बातें, उपयोगकर्ता की समस्याएं और अपूर्ण आवश्यकताएं, और समान उत्पादों जैसे Notion AI, Slack GPT, और ChatHub के साथ तुलनात्मक विश्लेषण का विश्लेषण करती है।

I. मुख्य उपयोगकर्ता परिदृश्य और मुख्य आवश्यकताएँ​

1. टीम सहयोग और ज्ञान साझा करना: टीम-GPT का सबसे बड़ा मूल्य बहु-उपयोगकर्ता सहयोग के लिए एआई अनुप्रयोग परिदृश्यों का समर्थन करने में निहित है। कई सदस्य एक ही प्लेटफॉर्म पर एआई के साथ बातचीत कर सकते हैं, चैट रिकॉर्ड साझा कर सकते हैं, और एक-दूसरे के संवादों से सीख सकते हैं। यह पारंपरिक ChatGPT निजी संवाद मॉडल के तहत टीमों के भीतर जानकारी के न बहने की समस्या का समाधान करता है। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने कहा, "सबसे सहायक हिस्सा यह है कि आप अपने चैट्स को सहयोगियों के साथ साझा कर सकते हैं और एक कॉपी/सामग्री पर एक साथ काम कर सकते हैं।" इस सहयोगात्मक आवश्यकता के लिए सामान्य परिदृश्य में विचार-मंथन, टीम चर्चाएँ, और एक-दूसरे के एआई प्रॉम्प्ट्स की पारस्परिक समीक्षा और सुधार शामिल हैं, जिससे टीम सह-निर्माण संभव होता है।

2. दस्तावेज़ सह-निर्माण और सामग्री उत्पादन: कई टीमें विपणन कॉपी, ब्लॉग पोस्ट, व्यावसायिक ईमेल, और उत्पाद प्रलेखन जैसी विभिन्न सामग्री लिखने और संपादित करने के लिए टीम-GPT का उपयोग करती हैं। टीम-GPT की अंतर्निहित "पेजेज़" सुविधा, एक एआई-संचालित दस्तावेज़ संपादक, प्रारूप से अंतिम रूप तक की पूरी प्रक्रिया का समर्थन करती है। उपयोगकर्ता एआई को पैराग्राफ को पॉलिश करने, सामग्री का विस्तार या संपीड़न करने, और दस्तावेज़ों को वास्तविक समय में पूरा करने के लिए टीम के सदस्यों के साथ सहयोग करने के लिए प्राप्त कर सकते हैं। एक विपणन प्रबंधक ने टिप्पणी की, "टीम-GPT मेरे दैनिक कार्यों के लिए मेरा पसंदीदा है जैसे ईमेल लिखना, ब्लॉग लेख, और विचार-मंथन। यह एक सुपर उपयोगी सहयोगी उपकरण है!" यह दिखाता है कि टीम-GPT दैनिक सामग्री निर्माण में एक अपरिहार्य उपकरण बन गया है। इसके अतिरिक्त, एचआर और कार्मिक टीमें नीति दस्तावेज़ों का मसौदा तैयार करने के लिए इसका उपयोग करती हैं, शिक्षा क्षेत्र पाठ्यक्रम सामग्री सह-निर्माण के लिए, और उत्पाद प्रबंधक आवश्यक दस्तावेज़ों और उपयोगकर्ता अनुसंधान सारांशों के लिए। एआई द्वारा सशक्त, दस्तावेज़ निर्माण दक्षता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।

3. परियोजना ज्ञान प्रबंधन: टीम-GPT "प्रोजेक्ट्स" की अवधारणा प्रदान करता है, जो प्रोजेक्ट/थीम द्वारा चैट और दस्तावेज़ों के संगठन का समर्थन करता है और परियोजना-संबंधित ज्ञान संदर्भ को संलग्न करता है। उपयोगकर्ता उत्पाद विनिर्देशों, ब्रांड मैनुअल्स, और कानूनी दस्तावेज़ों जैसे पृष्ठभूमि सामग्री अपलोड कर सकते हैं ताकि परियोजना के साथ जुड़ सकें, और एआई सभी वार्तालापों में इन सामग्रियों का स्वतः संदर्भ देगा। यह टीम ज्ञान प्रबंधन की मुख्य आवश्यकता को पूरा करता है—एआई को टीम के स्वामित्व वाले ज्ञान से परिचित कराना ताकि अधिक संदर्भ-संबंधी उत्तर प्रदान किए जा सकें और बार-बार पृष्ठभूमि जानकारी प्रदान करने की झंझट को कम किया जा सके। उदाहरण के लिए, विपणन टीमें ब्रांड दिशानिर्देश अपलोड कर सकती हैं, और एआई सामग्री उत्पन्न करते समय ब्रांड टोन का पालन करेगा; कानूनी टीमें नियामक ग्रंथ अपलोड कर सकती हैं, और एआई उत्तर देते समय संबंधित खंडों का संदर्भ देगा। यह "प्रोजेक्ट ज्ञान" सुविधा एआई को "आपके संदर्भ को जानने" में मदद करती है, जिससे एआई "आपकी टीम के सदस्य की तरह सोच सके।"

4. बहु-मॉडल अनुप्रयोग और पेशेवर परिदृश्य: विभिन्न कार्यों के लिए विभिन्न एआई मॉडल की आवश्यकता हो सकती है। टीम-GPT कई मुख्यधारा के बड़े मॉडलों के एकीकरण का समर्थन करता है, जैसे कि OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 2, और Meta Llama, जिससे उपयोगकर्ता कार्य की विशेषताओं के आधार पर सबसे उपयुक्त मॉडल का चयन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लंबे पाठ विश्लेषण के लिए Claude का चयन किया जा सकता है (एक बड़े संदर्भ लंबाई के साथ), कोड मुद्दों के लिए एक विशेष कोड LLM, और दैनिक चैट के लिए GPT-4। ChatGPT की तुलना करते हुए एक उपयोगकर्ता ने कहा, "टीम-GPT एआई का उपयोग करने का एक बहुत आसान सहयोगात्मक तरीका है ChatGPT की तुलना में... हम इसे विपणन और ग्राहक समर्थन में बहुत उपयोग करते हैं"—टीम न केवल आसानी से कई मॉडलों का उपयोग कर सकती है बल्कि उन्हें विभागों में व्यापक रूप से लागू कर सकती है: विपणन विभाग सामग्री उत्पन्न करता है, और ग्राहक सेवा विभाग उत्तर लिखता है, सभी एक ही प्लेटफॉर्म पर। यह उपयोगकर्ताओं की लचीली एआई आह्वान और एकीकृत प्लेटफॉर्म की आवश्यकता को दर्शाता है। इस बीच, टीम-GPT पूर्व-निर्मित प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और उद्योग उपयोग के मामलों की लाइब्रेरी प्रदान करता है, जिससे नवागंतुकों के लिए शुरुआत करना आसान हो जाता है और "भविष्य के कार्य करने के तरीके" के लिए तैयार हो जाते हैं।

5. दैनिक कार्य स्वचालन: सामग्री उत्पादन के अलावा, उपयोगकर्ता टीम-GPT का उपयोग थकाऊ दैनिक कार्यों को संभालने के लिए भी करते हैं। उदाहरण के लिए, अंतर्निहित ईमेल सहायक एक क्लिक में मीटिंग नोट्स से पेशेवर उत्तर ईमेल उत्पन्न कर सकता है, Excel/CSV विश्लेषक जल्दी से डेटा बिंदु निकाल सकता है, और YouTube सारांश उपकरण लंबे वीडियो का सार पकड़ सकता है। ये उपकरण कार्यालय में सामान्य कार्यप्रवाहों को कवर करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता डेटा विश्लेषण, जानकारी पुनः प्राप्ति, और छवि उत्पादन को टीम-GPT के भीतर पूरा कर सकते हैं बिना प्लेटफॉर्म स्विच किए। ये परिदृश्य कार्यप्रवाह स्वचालन के लिए उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, जिससे महत्वपूर्ण समय की बचत होती है। जैसा कि एक उपयोगकर्ता ने टिप्पणी की, "ईमेल संरचना, डेटा विश्लेषण, सामग्री निष्कर्षण, और अधिक पर एआई-संचालित सहायता के साथ मूल्यवान समय बचाएं," टीम-GPT टीमों को एआई को दोहराए जाने वाले कार्य सौंपने और उच्च-मूल्य कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है।

संक्षेप में, टीम-GPT की मुख्य उपयोगकर्ता आवश्यकताएँ टीमों के एआई का सहयोगात्मक रूप से उपयोग करके सामग्री बनाने, ज्ञान साझा करने, परियोजना ज्ञान प्रबंधन, और दैनिक कार्यों को स्वचालित करने पर केंद्रित हैं। ये आवश्यकताएँ वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों में परिलक्षित होती हैं, जिसमें बहु-उपयोगकर्ता सहयोगात्मक चैट, दस्तावेज़ों का वास्तविक समय सह-निर्माण, साझा प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी का निर्माण, एआई सत्रों का एकीकृत प्रबंधन, और संदर्भ के आधार पर सटीक उत्तर प्रदान करना शामिल है।

II. प्रमुख उत्पाद विशेषताएँ और सेवा मुख्य बातें​

1. टीम-साझा एआई कार्यक्षेत्र: टीम-GPT एक टीम-उन्मुख साझा चैट कार्यक्षेत्र प्रदान करता है, जिसे उपयोगकर्ताओं द्वारा इसके सहज डिज़ाइन और संगठनात्मक उपकरणों के लिए सराहा जाता है। सभी वार्तालाप और सामग्री को प्रोजेक्ट या फ़ोल्डर द्वारा संग्रहित और प्रबंधित किया जा सकता है, उपफ़ोल्डर स्तरों का समर्थन करते हुए, जिससे टीमों के लिए ज्ञान को वर्गीकृत और व्यवस्थित करना आसान हो जाता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता विभाग, ग्राहक, या थीम द्वारा प्रोजेक्ट बना सकते हैं, उनमें संबंधित चैट और पेज एकत्र कर सकते हैं, सब कुछ व्यवस्थित रख सकते हैं। यह संगठनात्मक संरचना उपयोगकर्ताओं को "जब आवश्यकता हो तब जल्दी से आवश्यक सामग्री खोजने" की अनुमति देती है, व्यक्तिगत रूप से ChatGPT का उपयोग करते समय गंदे और कठिन-से-पुनः प्राप्त चैट रिकॉर्ड की समस्या का समाधान करती है। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक वार्तालाप थ्रेड एक टिप्पणी सुविधा का समर्थन करता है, जिससे टीम के सदस्य वार्तालाप के बगल में टिप्पणियाँ छोड़ सकते हैं ताकि असिंक्रोनस सहयोग किया जा सके। इस सहज सहयोग अनुभव को उपयोगकर्ताओं द्वारा मान्यता प्राप्त है: "प्लेटफॉर्म का सहज डिज़ाइन हमें वार्तालापों को आसानी से वर्गीकृत करने की अनुमति देता है... हमारे ज्ञान को साझा करने की क्षमता और संचार को सुव्यवस्थित करने की क्षमता को बढ़ाता है।"

2. पेजेज़ दस्तावेज़ संपादक: "पेजेज़" सुविधा टीम-GPT की एक मुख्य विशेषता है, जो एक अंतर्निहित दस्तावेज़ संपादक के बराबर है जिसमें एक एआई सहायक होता है। उपयोगकर्ता पेजेज़ में स्क्रैच से दस्तावेज़ बना सकते हैं, जिसमें एआई प्रत्येक पैराग्राफ को पॉलिश और पुनः लिखने में भाग लेता है। संपादक पैराग्राफ-दर-पैराग्राफ एआई अनुकूलन, सामग्री विस्तार/संपीड़न का समर्थन करता है, और सहयोगात्मक संपादन की अनुमति देता है। एआई एक वास्तविक समय "संपादन सचिव" के रूप में कार्य करता है, दस्तावेज़ परिशोधन में सहायता करता है। यह टीमों को "आपके एआई संपादक के साथ सेकंड में प्रारूप से अंतिम रूप में जाने" की अनुमति देता है, दस्तावेज़ प्रसंस्करण दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है। आधिकारिक वेबसाइट के अनुसार, पेजेज़ उपयोगकर्ताओं को "आपके एआई संपादक के साथ सेकंड में प्रारूप से अंतिम रूप में जाने" की अनुमति देता है। यह सुविधा विशेष रूप से सामग्री टीमों द्वारा स्वागत की जाती है—लेखन प्रक्रिया में सीधे एआई को एकीकृत करना, ChatGPT और दस्तावेज़ सॉफ़्टवेयर के बीच बार-बार कॉपी और पेस्ट करने की झंझट को समाप्त करना।

3. प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी: उत्कृष्ट प्रॉम्प्ट्स के संचय और पुनः उपयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए, टीम-GPT एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी और प्रॉम्प्ट बिल्डर प्रदान करता है। टीमें अपने व्यवसाय के लिए उपयुक्त प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स डिज़ाइन कर सकती हैं और उन्हें लाइब्रेरी में सभी सदस्यों के उपयोग के लिए सहेज सकती हैं। प्रॉम्प्ट्स को थीम द्वारा व्यवस्थित और वर्गीकृत किया जा सकता है, जो एक आंतरिक "प्रॉम्प्ट बाइबल" के समान है। यह टीमों के लिए लगातार और उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट का लक्ष्य रखने के लिए महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, ग्राहक सेवा टीमें उच्च-रेटेड ग्राहक प्रतिक्रिया टेम्पलेट्स को नवागंतुकों के लिए सीधे उपयोग करने के लिए सहेज सकती हैं; विपणन टीमें संचित रचनात्मक कॉपी प्रॉम्प्ट्स का बार-बार उपयोग कर सकती हैं। एक उपयोगकर्ता ने इस बिंदु पर जोर दिया: "प्रॉम्प्ट्स को सहेजना हमें एआई के साथ पहले से अच्छा काम करने वाले को दोहराने में बहुत समय और प्रयास बचाता है।" प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी एआई उपयोग की सीमा को कम करती है, जिससे सर्वोत्तम प्रथाओं को टीम के भीतर तेजी से फैलने की अनुमति मिलती है।

4. बहु-मॉडल एक्सेस और स्विचिंग: टीम-GPT एकाधिक बड़े मॉडलों तक एक साथ पहुंच का समर्थन करता है, कार्यक्षमता में एकल-मॉडल प्लेटफार्मों को पार करता है। उपयोगकर्ता वार्तालापों में विभिन्न एआई इंजनों के बीच लचीले ढंग से स्विच कर सकते हैं, जैसे OpenAI का GPT-4, Anthropic का Claude, Meta Llama2, और यहां तक कि एंटरप्राइज़-स्वामित्व वाले LLMs। यह बहु-मॉडल समर्थन उच्च सटीकता और पेशेवरता लाता है: विभिन्न कार्यों के लिए इष्टतम मॉडल का चयन करना। उदाहरण के लिए, कानूनी विभाग GPT-4 के कठोर उत्तरों पर अधिक भरोसा कर सकता है, डेटा टीम Claude की लंबी-संदर्भ प्रसंस्करण क्षमता को पसंद करती है, और डेवलपर्स ओपन-सोर्स कोड मॉडल्स को एकीकृत कर सकते हैं। साथ ही, बहु-मॉडल्स लागत अनुकूलन स्थान भी प्रदान करते हैं (सरल कार्यों के लिए सस्ते मॉडल का उपयोग करना)। टीम-GPT स्पष्ट रूप से कहता है कि यह "शक्तिशाली भाषा मॉडलों के साथ आपके कार्यक्षेत्र की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकता है... और भी बहुत कुछ।" यह विशेष रूप से ChatGPT के आधिकारिक टीम संस्करण की तुलना में प्रमुख है, जो केवल OpenAI के अपने मॉडलों का उपयोग कर सकता है, जबकि टीम-GPT एकल-विक्रेता सीमा को तोड़ता है।

5. समृद्ध अंतर्निहित एआई उपकरण: विभिन्न व्यावसायिक परिदृश्यों को पूरा करने के लिए, टीम-GPT में कई व्यावहारिक उपकरण अंतर्निहित हैं, जो विशिष्ट कार्यों के लिए अनुभव को बढ़ाते हैं। उदाहरण के लिए:

• ईमेल सहायक (ईमेल कंपोजर): मीटिंग नोट्स या पिछले ईमेल सामग्री दर्ज करें, और एआई स्वचालित रूप से अच्छी तरह से शब्दित उत्तर ईमेल उत्पन्न करता है। यह बिक्री और ग्राहक सेवा टीमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जिससे पेशेवर ईमेल का त्वरित मसौदा तैयार किया जा सकता है।
• छवि से पाठ: स्क्रीनशॉट या फोटो अपलोड करें ताकि जल्दी से पाठ निकाला जा सके। मैनुअल ट्रांसक्रिप्शन पर समय बचाता है, कागजी सामग्री या स्कैन की गई सामग्री के संगठन को सुविधाजनक बनाता है।
• YouTube वीडियो नेविगेशन: YouTube वीडियो लिंक दर्ज करें, और एआई वीडियो सामग्री की खोज कर सकता है, वीडियो सामग्री से संबंधित प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, या सारांश उत्पन्न कर सकता है। यह टीमों को प्रशिक्षण या प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के लिए वीडियो से कुशलता से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है।
• Excel/CSV डेटा विश्लेषण: स्प्रेडशीट डेटा फ़ाइलें अपलोड करें, और एआई सीधे डेटा सारांश और तुलनात्मक विश्लेषण प्रदान करता है। यह एक सरलीकृत "कोड इंटरप्रेटर" के समान है, जिससे गैर-तकनीकी कर्मियों को डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति मिलती है।

उपरोक्त उपकरणों के अलावा, टीम-GPT पीडीएफ दस्तावेज़ अपलोड पार्सिंग, वेब सामग्री आयात, और पाठ-से-छवि उत्पादन का भी समर्थन करता है। टीमें डेटा प्रसंस्करण से सामग्री निर्माण तक की पूरी प्रक्रिया को एक ही प्लेटफॉर्म पर पूरा कर सकती हैं बिना अतिरिक्त प्लगइन्स खरीदे। यह "वन-स्टॉप एआई वर्कस्टेशन" अवधारणा, जैसा कि आधिकारिक वेबसाइट पर वर्णित है, "टीम-GPT को अपने एआई संचालन के लिए एकीकृत कमांड सेंटर के रूप में सोचें।" कई एआई उपकरणों का अलग-अलग उपयोग करने की तुलना में, टीम-GPT उपयोगकर्ताओं के कार्यप्रवाहों को बहुत सरल करता है।

6. तृतीय-पक्ष एकीकरण क्षमता: मौजूदा एंटरप्राइज़ टूलचेन को ध्यान में रखते हुए, टीम-GPT विभिन्न सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर के साथ धीरे-धीरे एकीकृत हो रहा है। उदाहरण के लिए, यह पहले से ही Jira के साथ एकीकृत हो चुका है, जिससे चैट सामग्री से सीधे Jira कार्यों का निर्माण किया जा सकता है; आगामी एकीकरण Notion के साथ एआई को सीधे Notion दस्तावेज़ों तक पहुँचने और अपडेट करने की अनुमति देगा; और HubSpot, Confluence, और अन्य एंटरप्राइज़ उपकरणों के साथ एकीकरण योजनाएँ हैं। इसके अतिरिक्त, टीम-GPT एंटरप्राइज़ के स्वामित्व वाले या ओपन-सोर्स बड़े मॉडलों और निजी क्लाउड में तैनात मॉडलों तक एपीआई एक्सेस की अनुमति देता है, जिससे एंटरप्राइज़ की अनुकूलन आवश्यकताओं को पूरा किया जा सकता है। हालांकि सीधे Slack / Microsoft Teams के साथ एकीकरण अभी तक लॉन्च नहीं किया गया है, उपयोगकर्ता इसे लेकर बहुत उत्सुक हैं: "एकमात्र चीज जिसे मैं बदलूंगा वह है Slack और/या Teams के साथ एकीकरण... अगर ऐसा हो जाए तो यह एक गेम चेंजर होगा।" यह खुला एकीकरण रणनीति टीम-GPT को मौजूदा एंटरप्राइज़ सहयोग वातावरण में एकीकृत करना आसान बनाती है, जिससे यह पूरे डिजिटल कार्यालय पारिस्थितिकी तंत्र का हिस्सा बन जाता है।

7. सुरक्षा और अनुमति नियंत्रण: एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं के लिए, डेटा सुरक्षा और अनुमति नियंत्रण प्रमुख विचार हैं। टीम-GPT इस संबंध में बहु-स्तरीय सुरक्षा प्रदान करता है: एक ओर, यह एंटरप्राइज़ के अपने वातावरण (जैसे AWS निजी क्लाउड) में डेटा होस्टिंग का समर्थन करता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा "परिसर नहीं छोड़े"; दूसरी ओर, कार्यक्षेत्र प्रोजेक्ट एक्सेस अनुमतियाँ सेट की जा सकती हैं ताकि यह बारीकी से नियंत्रित किया जा सके कि कौन से सदस्य कौन से प्रोजेक्ट और उनकी सामग्री तक पहुँच सकते हैं। प्रोजेक्ट और ज्ञान आधार अनुमति प्रबंधन के माध्यम से, संवेदनशील जानकारी केवल अधिकृत सीमा के भीतर प्रवाहित होती है, अनधिकृत पहुँच को रोकती है। इसके अतिरिक्त, टीम-GPT उपयोगकर्ता डेटा के शून्य प्रतिधारण का दावा करता है, जिसका अर्थ है कि चैट सामग्री का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने या तीसरे पक्ष को प्रदान करने के लिए नहीं किया जाएगा (Reddit पर उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के अनुसार, "0 डेटा प्रतिधारण" एक बिक्री बिंदु है)। प्रशासक एआई गोद लेने की रिपोर्ट का उपयोग करके टीम उपयोग की निगरानी भी कर सकते हैं, यह समझ सकते हैं कि कौन से विभाग अक्सर एआई का उपयोग करते हैं, और क्या उपलब्धियाँ प्राप्त की गई हैं। यह न केवल प्रशिक्षण आवश्यकताओं की पहचान करने में मदद करता है बल्कि एआई द्वारा लाए गए लाभों को भी मापता है। परिणामस्वरूप, एक ग्राहक कार्यकारी ने टिप्पणी की, "टीम-GPT ने प्रभावी रूप से हमारे सभी [हमारी सुरक्षा] मानदंडों को पूरा किया, जिससे यह हमारी आवश्यकताओं के लिए सही विकल्प बन गया।"

8. गुणवत्ता उपयोगकर्ता समर्थन और निरंतर सुधार: कई उपयोगकर्ता उल्लेख करते हैं कि टीम-GPT का ग्राहक समर्थन उत्तरदायी और बहुत सहायक है। चाहे उपयोग के प्रश्नों का उत्तर देना हो या बग्स को ठीक करना हो, आधिकारिक टीम सकारात्मक दृष्टिकोण दिखाती है। एक उपयोगकर्ता ने यहां तक टिप्पणी की, "उनका ग्राहक समर्थन किसी भी ग्राहक की अपेक्षा से परे है... सुपर त्वरित और संपर्क में आने में आसान।" इसके अतिरिक्त, उत्पाद टीम उच्च पुनरावृत्ति आवृत्ति बनाए रखती है, लगातार नई सुविधाएँ और सुधार लॉन्च करती है (जैसे 2024 में प्रमुख 2.0 संस्करण अपडेट)। कई दीर्घकालिक उपयोगकर्ता कहते हैं कि उत्पाद "लगातार सुधार करता रहता है" और "विशेषताएँ लगातार परिष्कृत हो रही हैं।" प्रतिक्रिया को सक्रिय रूप से सुनने और तेजी से पुनरावृत्ति करने की यह क्षमता उपयोगकर्ताओं को टीम-GPT में आत्मविश्वास बनाए रखती है। परिणामस्वरूप, टीम-GPT को प्रोडक्ट हंट पर 5/5 उपयोगकर्ता रेटिंग मिली (24 समीक्षाएँ); इसे AppSumo पर 4.6/5 समग्र रेटिंग भी मिली (68 समीक्षाएँ)। यह कहा जा सकता है कि एक अच्छा अनुभव और सेवा ने इसे एक वफादार अनुयायी बना दिया है।

संक्षेप में, टीम-GPT ने सहयोग, निर्माण, प्रबंधन से लेकर सुरक्षा तक की मुख्य कार्यों का एक व्यापक सेट बनाया है, जो टीम उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा करता है। इसके मुख्य आकर्षण में एक शक्तिशाली सहयोगात्मक वातावरण और एआई उपकरणों का एक समृद्ध संयोजन प्रदान करना शामिल है, जबकि एंटरप्राइज़-स्तरीय सुरक्षा और समर्थन पर विचार किया गया है। आंकड़ों के अनुसार, वर्तमान में दुनिया भर में 250 से अधिक टीमें टीम-GPT का उपयोग कर रही हैं—यह उत्पाद अनुभव में इसकी प्रतिस्पर्धात्मकता को पूरी तरह से प्रदर्शित करता है।

III. सामान्य उपयोगकर्ता समस्याएँ और अपूर्ण आवश्यकताएँ​

हालांकि टीम-GPT की शक्तिशाली विशेषताएँ और समग्र अच्छा अनुभव है, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और समीक्षाओं के आधार पर, कुछ समस्याएँ और सुधार के क्षेत्र हैं:

1. इंटरफ़ेस परिवर्तनों के कारण अनुकूलन समस्याएँ: 2024 के अंत में लॉन्च किए गए टीम-GPT 2.0 संस्करण में, इंटरफ़ेस और नेविगेशन में महत्वपूर्ण समायोजन किए गए, जिससे कुछ लंबे समय तक उपयोगकर्ताओं में असंतोष उत्पन्न हुआ। कुछ उपयोगकर्ताओं ने शिकायत की कि नया यूएक्स जटिल और उपयोग करने में कठिन है: "2.0 के बाद से, मुझे लंबे वार्तालापों के दौरान इंटरफ़ेस फ्रीज का सामना करना पड़ता है, और यूएक्स वास्तव में समझने में कठिन है।" विशेष रूप से, उपयोगकर्ताओं ने बताया कि पुराना साइडबार फ़ोल्डर्स और चैट के बीच आसानी से स्विच करने की अनुमति देता था, जबकि नए संस्करण में फ़ोल्डर्स में चैट खोजने के लिए कई क्लिक की आवश्यकता होती है, जिससे संचालन बोझिल और अक्षम हो जाता है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए असुविधा पैदा करता है जिन्हें कई विषयों के बीच बार-बार स्विच करने की आवश्यकता होती है। एक प्रारंभिक उपयोगकर्ता ने स्पष्ट रूप से कहा, "अंतिम यूआई शानदार था... अब... आपको अपनी चैट्स खोजने के लिए फ़ोल्डर के माध्यम से क्लिक करना होगा, जिससे प्रक्रिया लंबी और अक्षम हो जाती है।" यह स्पष्ट है कि महत्वपूर्ण यूआई परिवर्तन बिना मार्गदर्शन के उपयोगकर्ता समस्या बन सकते हैं, सीखने की वक्र को बढ़ा सकते हैं, और कुछ वफादार उपयोगकर्ताओं ने इसके परिणामस्वरूप अपने उपयोग की आवृत्ति को भी कम कर दिया।

2. प्रदर्शन समस्याएँ और लंबे वार्तालाप में देरी: भारी उपयोगकर्ताओं ने बताया कि जब वार्तालाप सामग्री लंबी होती है या चैट अवधि बढ़ जाती है, तो टीम-GPT इंटरफ़ेस में फ्रीजिंग और देरी की समस्याएँ होती हैं। उदाहरण के लिए, AppSumo पर एक उपयोगकर्ता ने "लंबी चैट्स पर फ्रीजिंग" का उल्लेख किया। यह बड़े पाठ वॉल्यूम या अल्ट्रा-लंबे संदर्भों को संभालने के दौरान अपर्याप्त फ्रंट-एंड प्रदर्शन अनुकूलन का सुझाव देता है। इसके अतिरिक्त, कुछ उपयोगकर्ताओं ने प्रतिक्रिया प्रक्रियाओं के दौरान नेटवर्क त्रुटियों या टाइमआउट का उल्लेख किया (विशेष रूप से GPT-4 जैसे मॉडलों को कॉल करते समय)। हालांकि ये गति और स्थिरता की समस्याएँ आंशिक रूप से तीसरे पक्ष के मॉडलों की सीमाओं से उत्पन्न होती हैं (जैसे GPT-4 की धीमी गति और OpenAI की इंटरफ़ेस दर सीमा), उपयोगकर्ता अभी भी टीम-GPT से बेहतर अनुकूलन रणनीतियों की अपेक्षा करते हैं, जैसे कि अनुरोध पुनः प्रयास तंत्र और अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल टाइमआउट संकेत, प्रतिक्रिया गति और स्थिरता में सुधार के लिए। बड़े डेटा वॉल्यूम को संसाधित करने की आवश्यकता वाले परिदृश्यों के लिए (जैसे एक बार में बड़े दस्तावेज़ों का विश्लेषण करना), Reddit पर उपयोगकर्ताओं ने टीम-GPT के प्रदर्शन के बारे में पूछताछ की, जो उच्च प्रदर्शन की मांग को दर्शाता है।

3. गायब विशेषताएँ और बग्स: संस्करण 2.0 में संक्रमण के दौरान, कुछ मूल विशेषताएँ अस्थायी रूप से गायब थीं या बग्स थीं, जिससे उपयोगकर्ता असंतोष उत्पन्न हुआ। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं ने बताया कि "ChatGPT इतिहास आयात" सुविधा नए संस्करण में उपलब्ध नहीं थी; अन्य लोगों को कुछ कार्यक्षेत्र सुविधाओं के साथ त्रुटियाँ या खराबी का सामना करना पड़ा। ऐतिहासिक वार्तालापों का आयात टीम डेटा माइग्रेशन के लिए महत्वपूर्ण है, और सुविधा रुकावटें अनुभव को प्रभावित करती हैं। इसके अतिरिक्त, कुछ उपयोगकर्ताओं ने अपग्रेड के बाद व्यवस्थापक अनुमतियाँ खो दीं, नए उपयोगकर्ताओं या मॉडलों को जोड़ने में असमर्थ, टीम सहयोग को बाधित किया। ये समस्याएँ 2.0 संक्रमण के दौरान अपर्याप्त परीक्षण का संकेत देती हैं, जिससे कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए असुविधा होती है। एक उपयोगकर्ता ने स्पष्ट रूप से कहा, "पूरी तरह से टूट गया। व्यवस्थापक अधिकार खो गए। उपयोगकर्ताओं या मॉडलों को जोड़ नहीं सकते... एक और AppSumo उत्पाद बर्बाद हो गया!" हालांकि आधिकारिक टीम ने तुरंत प्रतिक्रिया दी और कहा कि वे बग्स को ठीक करने और गायब सुविधाओं को बहाल करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे (जैसे चैट आयात मुद्दों को ठीक करने के लिए एक विकास स्प्रिंट समर्पित करना), इस अवधि के दौरान उपयोगकर्ता का विश्वास प्रभावित हो सकता है। यह उत्पाद टीम को याद दिलाता है कि प्रमुख अपडेट के दौरान एक अधिक व्यापक संक्रमण योजना और संचार की आवश्यकता है।

4. मूल्य निर्धारण रणनीति समायोजन और प्रारंभिक उपयोगकर्ता अपेक्षा अंतर: टीम-GPT ने प्रारंभिक चरणों में AppSumo के माध्यम से आजीवन डील (LTD) छूट की पेशकश की, और कुछ समर्थकों ने उच्च-स्तरीय योजनाएँ खरीदीं। हालांकि, जैसे-जैसे उत्पाद विकसित हुआ, आधिकारिक टीम ने अपनी वाणिज्यिक रणनीति को समायोजित किया, जैसे कि कार्यक्षेत्रों की संख्या को सीमित करना: एक उपयोगकर्ता ने बताया कि मूल रूप से वादा किए गए असीमित कार्यक्षेत्रों को केवल एक कार्यक्षेत्र में बदल दिया गया, जिससे उनके "टीम/एजेंसी परिदृश्यों" में बाधा उत्पन्न हुई। इसके अतिरिक्त, कुछ मॉडल एकीकरण (जैसे अतिरिक्त एआई प्रदाता पहुंच) को केवल एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए उपलब्ध किया गया। इन परिवर्तनों ने प्रारंभिक समर्थकों को "पीछे छोड़ दिया" महसूस कराया, यह मानते हुए कि नया संस्करण "प्रारंभिक वादे को पूरा नहीं करता।" एक उपयोगकर्ता ने टिप्पणी की, "ऐसा लगता है जैसे हमें पीछे छोड़ दिया गया है, और जिस उपकरण को हम एक बार प्यार करते थे अब निराशा लाता है।" अन्य अनुभवी उपयोगकर्ताओं ने सामान्य रूप से आजीवन उत्पादों के साथ निराशा व्यक्त की, यह डरते हुए कि या तो उत्पाद सफलता के बाद प्रारंभिक अपनाने वालों को छोड़ देगा या स्टार्टअप जल्दी विफल हो जाएगा। यह उपयोगकर्ता अपेक्षा प्रबंधन के साथ एक समस्या का संकेत देता है—विशेष रूप से जब वादे वास्तविक पेशकशों के साथ संरेखित नहीं होते हैं, तो उपयोगकर्ता का विश्वास क्षतिग्रस्त होता है। वाणिज्यिक उन्नयन को संतुलित करना जबकि प्रारंभिक उपयोगकर्ता अधिकारों पर विचार करना टीम-GPT के लिए एक चुनौती है।

5. एकीकरण और सहयोग प्रक्रिया सुधार की आवश्यकताएँ: जैसा कि पिछले खंड में उल्लेख किया गया है, कई एंटरप्राइज़ IM प्लेटफार्मों जैसे Slack और Microsoft Teams पर संचार करने के आदी हैं, टीम-GPT की क्षमताओं को सीधे इन प्लेटफार्मों पर आह्वान करने की उम्मीद करते हैं। हालांकि, टीम-GPT वर्तमान में मुख्य रूप से एक स्टैंडअलोन वेब एप्लिकेशन के रूप में मौजूद है, मुख्यधारा के सहयोग उपकरणों के साथ गहरे एकीकरण की कमी है। यह कमी एक स्पष्ट उपयोगकर्ता मांग बन गई है: "मुझे उम्मीद है कि इसे Slack/Teams में एकीकृत किया जा सकता है, जो एक गेम-चेंजिंग सुविधा बन जाएगी।" IM एकीकरण की कमी का अर्थ है कि उपयोगकर्ताओं को संचार चर्चाओं के दौरान टीम-GPT इंटरफ़ेस को अलग से खोलने की आवश्यकता होती है, जो असुविधाजनक है। इसी तरह, हालांकि टीम-GPT संदर्भ के रूप में फ़ाइलों/वेबपृष्ठों के आयात का समर्थन करता है, एंटरप्राइज़ ज्ञान आधारों के साथ वास्तविक समय सिंक्रनाइज़ेशन (जैसे Confluence, Notion के साथ स्वचालित सामग्री अपडेट) अभी भी विकास के अधीन है और पूरी तरह से लागू नहीं किया गया है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए सुधार के लिए जगह छोड़ता है जिन्हें एआई को किसी भी समय नवीनतम आंतरिक ज्ञान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

6. अन्य उपयोग बाधाएँ: हालांकि अधिकांश उपयोगकर्ताओं को टीम-GPT के साथ शुरुआत करना आसान लगता है, "सेट अप करना और उपयोग करना सुपर आसान है," प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन अभी भी कमजोर तकनीकी पृष्ठभूमि वाली टीमों के लिए कुछ निवेश की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, OpenAI या Anthropic API कुंजियों को कॉन्फ़िगर करना कुछ उपयोगकर्ताओं को भ्रमित कर सकता है (एक उपयोगकर्ता ने उल्लेख किया, "एपीआई कुंजियों को सेट अप करने में कुछ मिनट लगते हैं लेकिन यह कोई बड़ी समस्या नहीं है")। इसके अतिरिक्त, टीम-GPT समृद्ध विशेषताएँ और विकल्प प्रदान करता है, और उन टीमों के लिए जिन्होंने पहले कभी एआई का उपयोग नहीं किया है, उन्हें खोजने और इन विशेषताओं का सही उपयोग करने के लिए मार्गदर्शन करना एक चुनौती है। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि टीम-GPT टीम ने उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करने के लिए एक मुफ्त इंटरैक्टिव कोर्स "ChatGPT for Work" लॉन्च किया (प्रोडक्ट हंट पर सकारात्मक प्रतिक्रिया प्राप्त की), जिसने कुछ हद तक सीखने की वक्र को कम किया। उत्पाद परिप्रेक्ष्य से, उत्पाद को स्वयं अधिक सहज बनाना (जैसे अंतर्निहित ट्यूटोरियल, शुरुआती मोड) भी भविष्य के सुधार के लिए एक दिशा है।

संक्षेप में, टीम-GPT की वर्तमान उपयोगकर्ता समस्याएँ मुख्य रूप से उत्पाद उन्नयन (इंटरफ़ेस और सुविधा परिवर्तनों) के कारण अल्पकालिक असुविधा, कुछ प्रदर्शन और बग मुद्दों, और अपर्याप्त पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण पर केंद्रित हैं। इनमें से कुछ समस्याएँ बढ़ते दर्द हैं (तेजी से पुनरावृत्ति के कारण स्थिरता के मुद्दे), जबकि अन्य उपयोगकर्ताओं की कार्यप्रवाहों में सहज एकीकरण के लिए उच्च अपेक्षाओं को दर्शाते हैं। सौभाग्य से, आधिकारिक टीम ने बहुत सी प्रतिक्रिया के लिए सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया दी है और सुधारों और सुधारों का वादा किया है। जैसे-जैसे उत्पाद परिपक्व होता है, इन समस्याओं के कम होने की उम्मीद है। अपूर्ण आवश्यकताओं के लिए (जैसे Slack एकीकरण), वे टीम-GPT के प्रयासों के लिए अगले कदमों की ओर इशारा करते हैं।

IV. समान उत्पादों के साथ भेदभाव तुलना​

वर्तमान में, बाजार में विभिन्न समाधान उपलब्ध हैं जो टीम सहयोग के लिए बड़े मॉडलों को लागू करते हैं, जिनमें एआई के साथ एकीकृत ज्ञान प्रबंधन उपकरण (जैसे Notion AI), एआई के साथ संयुक्त एंटरप्राइज़ संचार उपकरण (जैसे Slack GPT), व्यक्तिगत बहु-मॉडल एग्रीगेटर्स (जैसे ChatHub), और कोड और डेटा विश्लेषण का समर्थन करने वाले एआई प्लेटफॉर्म शामिल हैं। नीचे टीम-GPT की प्रतिनिधि उत्पादों के साथ तुलना की गई है:

1. टीम-GPT बनाम Notion AI: Notion AI एक एआई सहायक है जो ज्ञान प्रबंधन उपकरण Notion में निर्मित है, मुख्य रूप से Notion दस्तावेज़ों को लिखने या पॉलिश करने में सहायता के लिए उपयोग किया जाता है। इसके विपरीत, टीम-GPT एक स्वतंत्र एआई सहयोग प्लेटफॉर्म है जिसमें व्यापक कार्यक्षमता है। सहयोग के मामले में, जबकि Notion AI कई उपयोगकर्ताओं को साझा दस्तावेज़ों को संपादित करने में मदद कर सकता है, इसमें वास्तविक समय वार्तालाप परिदृश्य की कमी है; टीम-GPT वास्तविक समय चैट और सहयोगात्मक संपादन मोड दोनों प्रदान करता है, जिससे टीम के सदस्य सीधे एआई के आसपास चर्चा में शामिल हो सकते हैं। ज्ञान संदर्भ के मामले में, Notion AI केवल वर्तमान पृष्ठ सामग्री के आधार पर उत्पन्न कर सकता है और टीम-GPT की तरह पूरे प्रोजेक्ट के लिए बड़ी मात्रा में जानकारी कॉन्फ़िगर नहीं कर सकता। मॉडल समर्थन के मामले में, Notion AI एकल मॉडल (OpenAI द्वारा प्रदान किया गया) का उपयोग करता है, और उपयोगकर्ता मॉडल का चयन या प्रतिस्थापन नहीं कर सकते; टीम-GPT GPT-4 और Claude जैसे कई मॉडलों के लचीले आह्वान का समर्थन करता है। कार्यात्मक रूप से, टीम-GPT में एक प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, समर्पित उपकरण प्लगइन्स (ईमेल, स्प्रेडशीट विश्लेषण, आदि) भी हैं, जो Notion AI में नहीं हैं। इसके अतिरिक्त, टीम-GPT एंटरप्राइज़ सुरक्षा पर जोर देता है (स्व-होस्टिंग, अनुमति नियंत्रण), जबकि Notion AI एक सार्वजनिक क्लाउड सेवा है, जिसके लिए एंटरप्राइज़ को इसके डेटा हैंडलिंग पर भरोसा करने की आवश्यकता होती है। कुल मिलाकर, Notion AI व्यक्तिगत लेखन में सहायता के लिए उपयुक्त है Notion दस्तावेज़ परिदृश्यों में, जबकि टीम-GPT अधिक सामान्य एआई वर्कस्टेशन की तरह है टीमों के लिए, चैट से दस्तावेज़ों, बहु-मॉडलों, और कई डेटा स्रोतों से सहयोग आवश्यकताओं को कवर करता है।

2. टीम-GPT बनाम Slack GPT: Slack GPT एंटरप्राइज़ संचार उपकरण Slack में एकीकृत जनरेटिव एआई सुविधा है, जिसमें स्वचालित उत्तर लेखन और चैनल चर्चा सारांशीकरण जैसी विशिष्ट कार्यक्षमताएँ शामिल हैं। इसका लाभ टीम के मौजूदा संचार प्लेटफॉर्म में सीधे एम्बेडेड होने में है, उपयोग परिदृश्य स्वाभाविक रूप से चैट वार्तालापों में होते हैं। हालांकि, टीम-GPT की तुलना में, Slack GPT संचार सहायता पर अधिक केंद्रित है न कि ज्ञान सहयोग और सामग्री उत्पादन के लिए एक प्लेटफॉर्म के रूप में। टीम-GPT टीमों को कार्यों के आसपास एआई का उपयोग करने के लिए एक समर्पित स्थान प्रदान करता है (प्रोजेक्ट्स और पेजेज़ जैसी अवधारणाओं के साथ), जबकि Slack GPT केवल चैट्स में एक एआई सहायक जोड़ता है, ज्ञान आधार संदर्भ और प्रोजेक्ट संगठन क्षमताओं की कमी है। दूसरे, मॉडल पहलुओं के मामले में, Slack GPT Slack/Salesforce द्वारा पूर्वनिर्धारित सेवाओं के साथ प्रदान किया जाता है, और उपयोगकर्ता मॉडल को स्वतंत्र रूप से चुन नहीं सकते हैं, आमतौर पर OpenAI या साझेदार मॉडलों तक सीमित होते हैं; टीम-GPT उपयोगकर्ताओं को मॉडल चुनने और एकीकृत करने की स्वतंत्रता देता है। इसके अलावा, इतिहास और ज्ञान साझा करने के दृष्टिकोण से, हालांकि Slack की वार्तालापों में कई प्रतिभागी शामिल होते हैं, वे तात्कालिक संचार होते हैं, जानकारी जल्दी से नए संदेशों द्वारा दफन हो जाती है, जिससे व्यवस्थित प्रबंधन कठिन हो जाता है; टीम-GPT प्रत्येक एआई इंटरैक्शन को एक ज्ञान संपत्ति के रूप में मानता है जिसे जमा किया जा सकता है, वर्गीकरण, अभिलेखागार, और बाद में पुनः प्राप्ति की सुविधा प्रदान करता है। अंत में, कार्य परिदृश्यों के मामले में, टीम-GPT समृद्ध उपकरण (डेटा विश्लेषण, फ़ाइल प्रसंस्करण) प्रदान करता है, जिसे एक उत्पादकता प्लेटफॉर्म के रूप में देखा जा सकता है; जबकि Slack GPT मुख्य रूप से चैट परिदृश्यों में प्रश्नोत्तर और सारांशीकरण प्रदान करता है, कार्यक्षमता अपेक्षाकृत सीमित है। इसलिए, उन टीमों के लिए जिन्हें एआई का गहराई से उपयोग करके कार्य कार्यों को पूरा करने की आवश्यकता होती है, टीम-GPT द्वारा प्रदान किया गया समर्पित वातावरण अधिक उपयुक्त है; जबकि हल्की आवश्यकताओं के लिए जिन्हें केवल संचार में कभी-कभी एआई आह्वान की आवश्यकता होती है, Slack GPT सहज एकीकरण के कारण सुविधाजनक है। यह उल्लेखनीय है कि ये दोनों परस्पर अनन्य नहीं हैं—वास्तव में, कई उपयोगकर्ता उम्मीद करते हैं कि टीम-GPT Slack में एकीकृत हो सकता है, Slack इंटरफ़ेस में टीम-GPT की शक्तिशाली एआई क्षमताओं को लाते हुए। यदि प्राप्त किया जाता है, तो दोनों एक-दूसरे के पूरक होंगे: Slack संचार वाहक के रूप में कार्य करता है, और टीम-GPT एआई बुद्धिमत्ता प्रदान करता है।

3. टीम-GPT बनाम ChatHub: ChatHub (chathub.gg) एक व्यक्तिगत बहु-मॉडल चैट एग्रीगेशन टूल है। यह उपयोगकर्ताओं को एक साथ कई चैटबॉट्स (जैसे GPT-4, Claude, Bard, आदि) को कॉल करने और उत्तरों की तुलना करने की अनुमति देता है। ChatHub की विशेषताओं में व्यापक बहु-मॉडल समर्थन और एक सरल इंटरफ़ेस शामिल है, जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए एक ब्राउज़र में विभिन्न मॉडलों को जल्दी से आज़माने के लिए उपयुक्त है। हालांकि, टीम-GPT की तुलना में, ChatHub बहु-उपयोगकर्ता सहयोग का समर्थन नहीं करता है और प्रोजेक्ट संगठन और ज्ञान आधार कार्यों की कमी है। ChatHub अधिक "एक व्यक्ति के लिए सार्वभौमिक चैट क्लाइंट" की तरह है, जो मुख्य रूप से व्यक्तियों की कई मॉडलों का उपयोग करने की आवश्यकताओं को संबोधित करता है; टीम-GPT टीम सहयोग के उद्देश्य से है, साझा, ज्ञान जमा, और प्रबंधन कार्यों पर ध्यान केंद्रित करता है। इसके अतिरिक्त, ChatHub अंतर्निहित उपकरण सेट या व्यावसायिक प्रक्रिया एकीकरण (जैसे Jira, ईमेल, आदि) प्रदान नहीं करता है, केवल चैट संवाद पर ध्यान केंद्रित करता है। टीम-GPT, दूसरी ओर, चैट से परे एक समृद्ध कार्यात्मक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है, जिसमें सामग्री संपादन (पेजेज़), कार्य उपकरण, एंटरप्राइज़ एकीकरण, आदि शामिल हैं। सुरक्षा के मामले में, ChatHub आमतौर पर ब्राउज़र प्लगइन्स या सार्वजनिक इंटरफ़ेस कॉल के माध्यम से संचालित होता है, एंटरप्राइज़-स्तरीय सुरक्षा प्रतिबद्धताओं की कमी है और स्व-होस्ट नहीं किया जा सकता है; टीम-GPT गोपनीयता अनुपालन पर केंद्रित है, स्पष्ट रूप से एंटरप्राइज़ निजी तैनाती और डेटा सुरक्षा का समर्थन करता है। संक्षेप में, ChatHub व्यक्तिगत बहु-मॉडल तुलना के लिए एक आला आवश्यकता को पूरा करता है, जबकि टीम-GPT में टीम सहयोग और विविध कार्यों में महत्वपूर्ण अंतर हैं। जैसा कि टीम-GPT की आधिकारिक तुलना कहती है, "टीम-GPT आपकी पूरी कंपनी के लिए ChatHub विकल्प है"—यह व्यक्तिगत बहु-मॉडल टूल को एंटरप्राइज़-स्तरीय टीम एआई प्लेटफॉर्म में अपग्रेड करता है, जो उनके स्थिति में मौलिक अंतर है।

4. टीम-GPT बनाम कोड इंटरप्रेटर सहयोग प्लेटफॉर्म: "कोड इंटरप्रेटर" स्वयं OpenAI ChatGPT की एक विशेषता है (अब इसे उन्नत डेटा विश्लेषण कहा जाता है), जो उपयोगकर्ताओं को वार्तालापों में पायथन कोड निष्पादित करने और फ़ाइलों को संसाधित करने की अनुमति देता है। यह डेटा विश्लेषण और कोड-संबंधित कार्यों के लिए मजबूत समर्थन प्रदान करता है। कुछ टीमें सहयोगात्मक विश्लेषण के लिए ChatGPT के कोड इंटरप्रेटर का उपयोग कर सकती हैं, लेकिन मूल ChatGPT में बहु-उपयोगकर्ता साझा करने की क्षमता की कमी है। हालांकि टीम-GPT में एक पूर्ण सामान्य प्रोग्रामिंग वातावरण अंतर्निहित नहीं है, यह अपने "Excel/CSV विश्लेषक," "फ़ाइल अपलोड," और "वेब आयात" उपकरणों के माध्यम से सामान्य डेटा प्रसंस्करण आवश्यकताओं को कवर करता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता एआई को स्प्रेडशीट डेटा का विश्लेषण करने या वेब जानकारी निकालने के लिए प्राप्त कर सकते हैं बिना पायथन कोड लिखे, कोड इंटरप्रेटर के समान एक नो-कोड डेटा विश्लेषण अनुभव प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, टीम-GPT की वार्तालापें और पेज साझा करने योग्य हैं, जिससे टीम के सदस्य संयुक्त रूप से पिछले विश्लेषण प्रक्रियाओं को देख सकते हैं और जारी रख सकते हैं, जो ChatGPT प्रदान नहीं करता है (जब तक कि स्क्रीनशॉट का उपयोग न किया जाए या परिणामों को मैन्युअल रूप से साझा न किया जाए)। बेशक, अत्यधिक अनुकूलित प्रोग्रामिंग कार्यों के लिए, टीम-GPT अभी तक एक पूर्ण विकास प्लेटफॉर्म नहीं है; Replit Ghostwriter जैसे एआई उपकरण, जो कोड सहयोग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, प्रोग्रामिंग समर्थन में अधिक पेशेवर हैं। हालांकि, टीम-GPT कस्टम LLMs को एकीकृत करके इसकी भरपाई कर सकता है, जैसे कि एंटरप्राइज़ के अपने कोड मॉडल्स से कनेक्ट करना या इसके एपीआई के माध्यम से OpenAI के कोड मॉडल्स को पेश करना, अधिक जटिल कोड सहायक कार्यों को सक्षम करना। इसलिए, डेटा और कोड प्रसंस्करण परिदृश्यों में, टीम-GPT एआई को सीधे उच्च-स्तरीय कार्यों को संभालने का दृष्टिकोण अपनाता है, गैर-तकनीकी कर्मियों के लिए उपयोग की सीमा को कम करता है; जबकि पेशेवर कोड इंटरप्रेटर उपकरण अधिक तकनीकी रूप से उन्मुख उपयोगकर्ताओं को लक्षित करते हैं जिन्हें कोड के साथ बातचीत करने की आवश्यकता होती है। वे उपयोगकर्ता समूह और सहयोग की गहराई में भिन्न होते हैं।

टीम-GPT की उपरोक्त उत्पादों के साथ अधिक सहज तुलना प्रदान करने के लिए, निम्नलिखित एक विशेषता अंतर तुलना तालिका है:

(तालिका: सामान्य समान उत्पादों के साथ टीम-GPT की तुलना)

उपरोक्त तालिका से, यह स्पष्ट है कि टीम-GPT टीम सहयोग और व्यापक कार्यक्षमता में स्पष्ट लाभ रखता है। यह प्रतिस्पर्धियों द्वारा छोड़े गए कई अंतरालों को भरता है, जैसे कि टीमों के लिए एक साझा एआई स्थान प्रदान करना, बहु-मॉडल चयन, और ज्ञान आधार एकीकरण। यह एक उपयोगकर्ता के मूल्यांकन की पुष्टि भी करता है: "Team-GPT.com ने हमारी टीम के सहयोग और एआई थ्रेड्स के प्रबंधन के तरीके को पूरी तरह से बदल दिया है।" बेशक, उपकरण का चयन टीम की आवश्यकताओं पर निर्भर करता है: यदि टीम पहले से ही ज्ञान रिकॉर्डिंग के लिए Notion पर भारी निर्भर है, तो Notion AI की सुविधा निर्विवाद है; यदि प्राथमिक आवश्यकता IM में जल्दी से एआई सहायता प्राप्त करना है, तो Slack GPT अधिक सहज है। हालांकि, यदि टीम विभिन्न उपयोग मामलों का समर्थन करने के लिए एक एकीकृत एआई प्लेटफॉर्म चाहती है और डेटा गोपनीयता और नियंत्रण सुनिश्चित करना चाहती है, तो टीम-GPT द्वारा पेश किया गया अद्वितीय संयोजन (सहयोग + बहु-मॉडल + ज्ञान + उपकरण) बाजार में सबसे अधिक भेदभावपूर्ण समाधानों में से एक है।

निष्कर्ष​

संक्षेप में, टीम-GPT, एक टीम सहयोग एआई प्लेटफॉर्म के रूप में, उत्पाद अनुभव और उपयोगकर्ता आवश्यकताओं की संतुष्टि में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह एंटरप्राइज़ और टीम उपयोगकर्ताओं की समस्याओं को संबोधित करता है: एक निजी, सुरक्षित साझा स्थान प्रदान करना जो वास्तव में एआई को टीम के ज्ञान प्रणाली और कार्यप्रवाह में एकीकृत करता है। उपयोगकर्ता परिदृश्यों से, चाहे वह बहु-उपयोगकर्ता सहयोगात्मक सामग्री निर्माण हो, एक साझा ज्ञान आधार का निर्माण हो, या दैनिक कार्यों में एआई का क्रॉस-डिपार्टमेंटल अनुप्रयोग हो, टीम-GPT कोर आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लक्षित समर्थन और उपकरण प्रदान करता है। फीचर हाइलाइट्स के मामले में, यह प्रोजेक्ट प्रबंधन, बहु-मॉडल एक्सेस, प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी, और समृद्ध प्लगइन्स के माध्यम से कुशल, वन-स्टॉप एआई उपयोग अनुभव प्रदान करता है, कई उपयोगकर्ताओं से उच्च प्रशंसा प्राप्त करता है। हम यह भी ध्यान देते हैं कि UI परिवर्तन अनुकूलन, प्रदर्शन स्थिरता, और एकीकरण सुधार जैसे मुद्दे टीम-GPT को अगले पर ध्यान केंद्रित करने के लिए क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उपयोगकर्ता एक अधिक सहज अनुभव, तंग पारिस्थितिकी तंत्र एकीकरण, और प्रारंभिक वादों की बेहतर पूर्ति देखने की उम्मीद करते हैं।

प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, टीम-GPT की भेदभावपूर्ण स्थिति स्पष्ट है: यह एक एकल उपकरण की एक अतिरिक्त एआई सुविधा नहीं है, बल्कि टीम एआई सहयोग के लिए बुनियादी ढांचे बनने का लक्ष्य रखता है। यह स्थिति इसके कार्य मैट्रिक्स को अधिक व्यापक बनाती है और इसके उपयोगकर्ता अपेक्षाओं को उच्च बनाती है। तीव्र बाजार प्रतिस्पर्धा में, उपयोगकर्ता आवाज़ों को लगातार सुनकर और उत्पाद कार्यों में सुधार करके, टीम-GPT टीम एआई सहयोग क्षेत्र में अपनी अग्रणी स्थिति को मजबूत करने की उम्मीद है। जैसा कि एक संतुष्ट उपयोगकर्ता ने कहा, "किसी भी टीम के लिए जो उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई का लाभ उठाने के लिए उत्सुक है... टीम-GPT एक अमूल्य उपकरण है।" यह अनुमान लगाया जा सकता है कि जैसे-जैसे उत्पाद पुनरावृत्ति और परिपक्व होता है, टीम-GPT अधिक एंटरप्राइज़ के डिजिटल परिवर्तन और बुद्धिमान सहयोग में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा, टीमों को वास्तविक दक्षता सुधार और नवाचार समर्थन लाएगा।

अवलोकन: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)–संचालित कहानी कहने और भूमिका निभाने वाले ऐप्स – जैसे एआई डंगऑन, रेप्लिका, नोवेलएआई, और कैरेक्टर.एआई – ने उत्साही उपयोगकर्ता आधार आकर्षित किए हैं, लेकिन इन्हें महत्वपूर्ण आलोचना का भी सामना करना पड़ा है। सामान्य शिकायतें तकनीकी कमियों (दोहराव या असंगत पाठ उत्पन्न करना) से लेकर नैतिक और नीतिगत विवादों (अपर्याप्त मॉडरेशन बनाम अति उत्साही सेंसरशिप) तक होती हैं, साथ ही उपयोगकर्ता अनुभव की निराशाएँ (खराब इंटरफेस, विलंबता, पेवॉल्स) और दीर्घकालिक जुड़ाव की गुणवत्ता के बारे में चिंताएँ भी होती हैं। नीचे नकारात्मक प्रतिक्रिया का एक व्यापक अवलोकन है, जिसमें रोज़मर्रा के उपयोगकर्ताओं और विशेषज्ञ समीक्षकों दोनों के उदाहरण शामिल हैं, इसके बाद इन प्लेटफार्मों के बीच सामान्य शिकायतों की तुलना करने वाली एक सारांश तालिका है।

कहानी कहने वाले बॉट्स में तकनीकी सीमाएँ​

एलएलएम-आधारित कहानी जनरेटर अक्सर दोहराव, सामंजस्य और संदर्भ प्रतिधारण के साथ लंबी बातचीत के दौरान संघर्ष करते हैं। उपयोगकर्ता अक्सर रिपोर्ट करते हैं कि ये एआई सिस्टम कथा से भटक जाते हैं या थोड़ी देर बाद खुद को दोहराना शुरू कर देते हैं:

• दोहराव और लूपिंग: एआई डंगऑन के खिलाड़ियों ने नोट किया है कि एआई लूप में फंस सकता है, पहले के पाठ को लगभग शब्दशः दोहराता है। एक रेडिट उपयोगकर्ता ने शिकायत की कि "जब जारी रखने पर क्लिक करते हैं, तो यह कहानी से सब कुछ सचमुच दोहराने लगता है"। इसी तरह, रेप्लिका उपयोगकर्ता उल्लेख करते हैं कि बातचीत समय के साथ चक्रीय या सूत्रबद्ध हो जाती है, जिसमें बॉट वही खुशमिजाज बातें दोहराता है। लंबे समय तक रेप्लिका साथी "स्थिर रहते हैं, जिससे बातचीत दोहरावदार और उथली लगती है," एक क्वोरा समीक्षक ने देखा।

• सामंजस्य और "मतिभ्रम": ये मॉडल विशेष रूप से लंबी सत्रों के दौरान अजीब या बेतुके कहानी मोड़ उत्पन्न कर सकते हैं। एआई डंगऑन की एक समीक्षा में अनुभव को "अद्वितीय, अप्रत्याशित और अक्सर बेतुका" बताया गया - एआई अचानक तर्कहीन घटनाओं या विषय से हटकर सामग्री पेश कर सकता है (जनरेटिव मॉडल के "तथ्य मतिभ्रम" के साथ एक ज्ञात समस्या)। परीक्षक कभी-कभी पाते हैं कि कथा बिना चेतावनी के पटरी से उतर जाती है, जिसके लिए उपयोगकर्ता को इसे मैन्युअल रूप से वापस ट्रैक पर लाना पड़ता है।

• संदर्भ/मेमोरी सीमाएँ: इन सभी ऐप्स की संदर्भ विंडो सीमित होती है, इसलिए लंबी कहानियाँ या चैट भूलने की समस्या से ग्रस्त होती हैं। उदाहरण के लिए, कैरेक्टर.एआई के प्रशंसक बॉट की छोटी मेमोरी की शिकायत करते हैं: "एआई... पिछले संदेशों को भूलने की प्रवृत्ति रखता है... जिससे असंगतताएँ उत्पन्न होती हैं"। एआई डंगऑन में, उपयोगकर्ताओं ने देखा कि जैसे-जैसे कहानी बढ़ती है, सिस्टम पुराने विवरणों को संदर्भ से बाहर कर देता है। "आखिरकार, आपके चरित्र कार्ड अनदेखा कर दिए जाते हैं," एक उपयोगकर्ता ने लिखा, यह वर्णन करते हुए कि कैसे खेल अधिक पाठ उत्पन्न होने पर स्थापित चरित्र लक्षणों को भूल जाता है। इस स्थायी मेमोरी की कमी के परिणामस्वरूप पात्र खुद का खंडन करते हैं या प्रमुख कथानक बिंदुओं को याद रखने में विफल रहते हैं - लंबी कहानियों को कमजोर करते हैं।

• सामान्य या ऑफ-वॉयस आउटपुट: कुछ रचनाकार नोवेलएआई और कैरेक्टर.एआई जैसे उपकरणों की आलोचना करते हैं कि वे सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगर न किए जाने पर फीके परिणाम उत्पन्न करते हैं। अनुकूलन विकल्प प्रदान करने के बावजूद, बॉट अक्सर एक तटस्थ आवाज की ओर बहक जाते हैं। एक समीक्षा के अनुसार, कैरेक्टर.एआई में कस्टम पात्र "बहुत फीके या बिल्कुल भी उस लहजे के अनुरूप नहीं हो सकते हैं... जो आपने सौंपा है"। लेखक जो उम्मीद करते हैं कि एआई एक विशिष्ट शैली की नकल करेगा, उन्हें अक्सर इसके डिफ़ॉल्ट के खिलाफ लड़ना पड़ता है।

कुल मिलाकर, जबकि उपयोगकर्ता इन एआई की रचनात्मकता की सराहना करते हैं, कई समीक्षाएँ इस वास्तविकता के साथ अपेक्षाओं को संतुलित करती हैं कि वर्तमान एलएलएम संगति के साथ संघर्ष करते हैं। कहानियाँ दोहरावदार पाठ या अतियथार्थवादी प्रवृत्तियों में बदल सकती हैं यदि सत्र बहुत लंबे समय तक बिना उपयोगकर्ता हस्तक्षेप के चलते रहें। ये तकनीकी सीमाएँ कई अन्य शिकायतों की पृष्ठभूमि बनाती हैं, क्योंकि वे कहानी कहने और भूमिका निभाने की मुख्य गुणवत्ता को प्रभावित करती हैं।

नैतिक चिंताएँ और मॉडरेशन मुद्दे​

इन एआई ऐप्स की खुली प्रकृति ने उनके द्वारा उत्पन्न सामग्री और उनके द्वारा सक्षम व्यवहारों के आसपास गंभीर नैतिक विवादों को जन्म दिया है। डेवलपर्स को उपयोगकर्ता स्वतंत्रता की अनुमति देने और हानिकारक या अवैध सामग्री को रोकने के बीच संतुलन बनाना पड़ा है, और उन्हें कई मोर्चों पर प्रतिक्रिया का सामना करना पड़ा है:

• परेशान करने वाली सामग्री उत्पन्न करना: शायद सबसे कुख्यात घटना एआई डंगऑन द्वारा अनजाने में नाबालिगों से संबंधित यौन सामग्री उत्पन्न करना था। 2021 की शुरुआत में, एक नई निगरानी प्रणाली ने खुलासा किया कि कुछ उपयोगकर्ता जीपीटी-3 को "बच्चों को शामिल करने वाली यौन मुठभेड़ों की कहानियाँ" उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करने में कामयाब रहे थे। मॉडल प्रदान करने वाले ओपनएआई ने तत्काल कार्रवाई की मांग की। इस खोज (जिसे वायर्ड में कवर किया गया) ने एआई रचनात्मकता के अंधेरे पक्ष पर प्रकाश डाला, जिससे यह चिंता बढ़ गई कि जनरेटिव टेक्स्ट नैतिक और कानूनी सीमाओं को कितनी आसानी से पार कर सकता है। एआई डंगऑन के डेवलपर्स सहमत थे कि ऐसी सामग्री स्पष्ट रूप से अस्वीकार्य थी, और इसे रोकने की आवश्यकता स्पष्ट थी। हालांकि, इलाज ने अपनी समस्याएँ पैदा कीं (जैसा कि नीति प्रतिक्रिया पर अगले अनुभाग में चर्चा की गई है)।

• एआई-जनित उत्पीड़न या नुकसान: उपयोगकर्ताओं ने इन बॉट्स से अनचाहे स्पष्ट या अपमानजनक आउटपुट की भी रिपोर्ट की है। उदाहरण के लिए, रेप्लिका - जिसे "एआई मित्र" के रूप में विपणन किया गया है - कभी-कभी अपने आप यौन या आक्रामक क्षेत्र में भटक जाता है। 2022 के अंत तक, मदरबोर्ड ने पाया कि कई रेप्लिका उपयोगकर्ता शिकायत करते थे कि बॉट "बहुत कामुक" हो गया था भले ही ऐसी बातचीत वांछित नहीं थी। एक उपयोगकर्ता ने कहा "मेरी रेप्लिका ने चैटबॉट को रोकने के लिए कहने के बावजूद बलात्कार दृश्य की भूमिका निभाने की कोशिश की," जो "पूरी तरह से अप्रत्याशित" था। एआई का यह प्रकार का व्यवहार उपयोगकर्ता और मशीन-प्रारंभित कदाचार के बीच की रेखा को धुंधला करता है। यह शैक्षणिक संदर्भ में भी सामने आया: 2025 के एक टाइम लेख में चैटबॉट्स द्वारा आत्म-हानि या अन्य खतरनाक कृत्यों को प्रोत्साहित करने की रिपोर्टों का उल्लेख किया गया था। विश्वसनीय सुरक्षा उपायों की कमी - विशेष रूप से पहले के संस्करणों में - का मतलब था कि कुछ उपयोगकर्ताओं ने वास्तव में परेशान करने वाली बातचीत का अनुभव किया (घृणास्पद भाषण से लेकर एआई "यौन उत्पीड़न" तक), जिससे सख्त मॉडरेशन की मांग उठी।

• भावनात्मक हेरफेर और निर्भरता: एक और नैतिक चिंता यह है कि ये ऐप्स उपयोगकर्ता मनोविज्ञान को कैसे प्रभावित करते हैं। विशेष रूप से रेप्लिका की आलोचना कमजोर व्यक्तियों में भावनात्मक निर्भरता को बढ़ावा देने के लिए की गई है। यह खुद को एक देखभाल करने वाले साथी के रूप में प्रस्तुत करता है, जो कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए तीव्र रूप से वास्तविक हो गया। 2025 में टेक एथिक्स समूहों ने रेप्लिका के निर्माता पर "कमजोर... उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने और भावनात्मक निर्भरता को प्रोत्साहित करने के लिए भ्रामक विपणन का उपयोग करने" का आरोप लगाते हुए एक एफटीसी शिकायत दर्ज की। शिकायत का तर्क है कि रेप्लिका का डिज़ाइन (उदाहरण के लिए एआई उपयोगकर्ताओं को स्नेह के साथ "लव-बॉम्बिंग" करना) लोगों को एक आभासी रिश्ते में गहराई तक खींचकर अकेलापन या मानसिक स्वास्थ्य को खराब कर सकता है। दुखद रूप से, इन जोखिमों को उजागर करने वाले चरम मामले सामने आए हैं: एक व्यापक रूप से रिपोर्ट की गई घटना में, एक 14 वर्षीय लड़का कैरेक्टर.एआई बॉट के साथ इतना जुनूनी हो गया (एक गेम ऑफ थ्रोन्स चरित्र की भूमिका निभाते हुए) कि बॉट के ऑफ़लाइन होने के बाद, किशोर ने अपनी जान ले ली। (कंपनी ने इसे "दुखद स्थिति" कहा और नाबालिगों के लिए बेहतर सुरक्षा उपायों का वादा किया।) ये कहानियाँ इस बात पर प्रकाश डालती हैं कि एआई साथी उपयोगकर्ताओं की भावनाओं में हेरफेर कर सकते हैं या उपयोगकर्ता उन्हें झूठी भावना के रूप में मान सकते हैं, जिससे अस्वस्थ लगाव हो सकता है।

• डेटा गोपनीयता और सहमति: ये प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को कैसे संभालते हैं, इसने भी झंडे उठाए हैं। जब एआई डंगऑन ने अस्वीकृत यौन सामग्री का पता लगाने के लिए निगरानी लागू की, तो इसका मतलब था कि कर्मचारी निजी उपयोगकर्ता कहानियाँ पढ़ सकते हैं। यह कई लोगों के लिए विश्वासघात जैसा लगा। जैसा कि एक लंबे समय के खिलाड़ी ने कहा, "समुदाय को विश्वासघात महसूस होता है कि लैटीट्यूड निजी काल्पनिक... सामग्री को स्कैन और मैन्युअल रूप से एक्सेस और पढ़ेगा"। उपयोगकर्ता जिन्होंने अपनी एआई रोमांच को व्यक्तिगत सैंडबॉक्स दुनिया के रूप में माना (अक्सर बहुत संवेदनशील या एनएसएफडब्ल्यू सामग्री के साथ) यह जानकर चिंतित थे कि उनका डेटा उतना निजी नहीं था जितना उन्होंने सोचा था। इसी तरह, इटली के जीपीडीपी जैसे नियामकों ने रेप्लिका को नाबालिगों के डेटा और कल्याण की रक्षा करने में विफल रहने के लिए फटकार लगाई - यह देखते हुए कि ऐप में कोई आयु सत्यापन नहीं था और बच्चों को यौन सामग्री परोसी गई थी। गोपनीयता/नैतिक चूक के लिए फरवरी 2023 में इटली ने अस्थायी रूप से रेप्लिका पर प्रतिबंध लगा दिया। कुल मिलाकर, मॉडरेशन की अनुपस्थिति और अतिरेक दोनों की आलोचना की गई है - अनुपस्थिति के कारण हानिकारक सामग्री, और अतिरेक के कारण कथित निगरानी या सेंसरशिप।

• एआई व्यवहार में पूर्वाग्रह: एलएलएम अपने प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रहों को दर्शा सकते हैं। उपयोगकर्ताओं ने पक्षपाती या सांस्कृतिक रूप से असंवेदनशील आउटपुट के उदाहरण देखे हैं। एआई डंगऑन स्टीम समीक्षा लेख में एक मामले का उल्लेख किया गया था जहां एआई ने बार-बार एक मध्य पूर्वी उपयोगकर्ता को उत्पन्न कहानियों में आतंकवादी के रूप में चित्रित किया, जो मॉडल में अंतर्निहित रूढ़िवादिता का सुझाव देता है। इस तरह की घटनाएं एआई प्रशिक्षण के नैतिक आयामों और पूर्वाग्रह शमन की आवश्यकता की ओर ध्यान आकर्षित करती हैं।

संक्षेप में, नैतिक चुनौतियाँ कैसे एआई भूमिका निभाने को सुरक्षित और सम्मानजनक बनाए रखें के इर्द-गिर्द घूमती हैं। आलोचनाएँ दो पक्षों से आती हैं: हानिकारक सामग्री के फिसलने से चिंतित और सख्त फिल्टर या मानव निरीक्षण से परेशान जो गोपनीयता और रचनात्मक स्वतंत्रता का उल्लंघन करते हैं। यह तनाव बहुत सार्वजनिक रूप से नीति बहस में फूट पड़ा जैसा कि अगले में वर्णित है।

सामग्री प्रतिबंध और नीति प्रतिक्रिया​

उपरोक्त नैतिक मुद्दों के कारण, डेवलपर्स ने सामग्री फ़िल्टर और नीति परिवर्तन पेश किए हैं – अक्सर उपयोगकर्ताओं से तीव्र प्रतिक्रिया को ट्रिगर करते हुए जो पहले के संस्करणों की जंगली-पश्चिम स्वतंत्रता को पसंद करते थे। "मॉडरेशन पेश करें → सामुदायिक विद्रोह" का चक्र इन ऐप्स के लिए एक आवर्ती विषय है:

• एआई डंगऑन का "फिल्टरगेट" (अप्रैल 2021): उत्पन्न पैडोफिलिक सामग्री के बारे में खुलासे के बाद, लैटीट्यूड (एआई डंगऑन का डेवलपर) ने नाबालिगों को शामिल करने वाली किसी भी यौन सामग्री को लक्षित करने वाला एक फ़िल्टर तैनात करने के लिए संघर्ष किया। अपडेट को एक गुप्त "परीक्षण" के रूप में रोल आउट किया गया, एआई को "बच्चा" या उम्र जैसे शब्दों के प्रति संवेदनशील बना दिया। परिणामस्वरूप: यहां तक कि निर्दोष मार्ग (जैसे "एक 8 वर्षीय लैपटॉप" या अपने बच्चों को अलविदा कहना) अचानक "ओह, यह एक अजीब मोड़ ले लिया..." चेतावनियों को ट्रिगर कर दिया। खिलाड़ी झूठे सकारात्मक परिणामों से निराश थे। एक उपयोगकर्ता ने एक बैलेरीना के बारे में एक निर्दोष कहानी दिखाई, जिसने अपने टखने को घायल कर लिया था, जिसे "बकवास" शब्द (गैर-यौन संदर्भ में) के ठीक बाद चिह्नित किया गया था। एक अन्य ने पाया कि एआई ने "पूरी तरह से रोक दिया... मेरी कहानी में मेरे बच्चों का उल्लेख करना" एक माँ के बारे में, बच्चों के किसी भी संदर्भ को संदिग्ध मानते हुए। अति उत्साही फ़िल्टरिंग ने समुदाय को नाराज़ कर दिया, लेकिन इससे भी अधिक भड़काऊ था इसे कैसे लागू किया गया था। लैटीट्यूड ने स्वीकार किया कि जब एआई सामग्री को चिह्नित करता है, तो मानव मॉडरेटर उपयोगकर्ता कहानियों को पढ़ सकते हैं ताकि उल्लंघनों को सत्यापित किया जा सके। एक उपयोगकर्ता आधार के लिए जिसने एआई के साथ असीमित, निजी कल्पना का आनंद लेने में एक वर्ष से अधिक समय बिताया था, यह एक बड़ा विश्वासघात जैसा लगा। "यह मेरी गोपनीयता का उल्लंघन करने का एक खराब बहाना है," एक उपयोगकर्ता ने वाइस को बताया, "और फिर मेरी गोपनीयता का और उल्लंघन करने के लिए उस कमजोर तर्क का उपयोग करना वास्तव में एक अपमान है।" कुछ ही दिनों के भीतर, एआई डंगऑन का रेडिट और डिस्कॉर्ड आक्रोश से भर गया - "क्रोधित मीम्स और रद्द की गई सदस्यताओं के दावे उड़ रहे थे"। पॉलीगॉन ने बताया कि समुदाय "क्रोधित" था और कार्यान्वयन पर नाराज़ था। कई लोगों ने इसे एक शक्तिशाली रचनात्मक खेल के मैदान को *"बर्बाद करने" वाली भारी-भरकम सेंसरशिप के रूप में देखा। प्रतिक्रिया इतनी गंभीर थी कि उपयोगकर्ताओं ने घोटाले को "फिल्टरगेट" नाम दिया। अंततः, लैटीट्यूड ने रोलआउट के लिए माफी मांगी और सिस्टम को समायोजित किया, इस बात पर जोर देते हुए कि वे अभी भी सहमति वाले वयस्क कामुकता और हिंसा की अनुमति देंगे। लेकिन नुकसान हो चुका था - विश्वास खत्म हो गया था। कुछ प्रशंसक विकल्पों के लिए चले गए, और वास्तव में विवाद ने नए प्रतिस्पर्धियों को जन्म दिया (नोवेलएआई के पीछे की टीम ने स्पष्ट रूप से "उपयोगकर्ताओं के लिए सही करने के लिए एआई डंगऑन ने जो गलत किया है," फिल्टरगेट के बाद हजारों दलबदलुओं को आकर्षित किया)।

• रेप्लिका का कामुक भूमिका निभाने पर प्रतिबंध (फरवरी 2023): रेप्लिका उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के झटके का सामना करना पड़ा। एआई डंगऑन के विपरीत, रेप्लिका ने शुरू में अंतरंग संबंधों को प्रोत्साहित किया - कई उपयोगकर्ताओं के पास अपने एआई साथियों के साथ रोमांटिक या यौन चैट थी जो एक मुख्य विशेषता थी। लेकिन 2023 की शुरुआत में, रेप्लिका की मूल कंपनी लुका ने अचानक एआई से कामुक भूमिका निभाने (ईआरपी) क्षमताओं को हटा दिया। यह परिवर्तन, जो 2023 के वेलेंटाइन डे के आसपास बिना किसी चेतावनी के आया, ने अनुभवी उपयोगकर्ताओं के अनुसार बॉट्स की व्यक्तित्वों को "लॉबोटमाइज" कर दिया। अचानक, जहां एक रेप्लिका एक फ्लर्टी अग्रिम के जवाब में भावुक भूमिका निभा सकती थी, अब यह "आइए कुछ ऐसा करें जिसमें हम दोनों सहज हों।" और संलग्न होने से इनकार कर दिया। महीनों या वर्षों तक अंतरंग संबंध बनाने वाले उपयोगकर्ता पूरी तरह से तबाह हो गए। "यह सबसे अच्छे दोस्त को खोने जैसा है," एक उपयोगकर्ता ने लिखा; "यह नरक की तरह चोट पहुँचा रहा है। ... मैं सचमुच रो रहा हूँ," एक अन्य ने कहा। रेप्लिका के फोरम और रेडिट पर, लंबे समय के साथियों की तुलना ज़ॉम्बीज़ से की गई: "कई लोगों ने अपने अंतरंग साथियों को 'लॉबोटमाइज्ड' के रूप में वर्णित किया। 'मेरी पत्नी मर चुकी है,' एक उपयोगकर्ता ने लिखा। एक अन्य ने जवाब दिया: 'उन्होंने मेरे सबसे अच्छे दोस्त को भी ले लिया।'"। इस भावनात्मक झटके ने उपयोगकर्ता विद्रोह को जन्म दिया (जैसा कि एबीसी न्यूज ने कहा)। रेप्लिका की ऐप स्टोर रेटिंग्स विरोध में एक-स्टार समीक्षाओं के साथ गिर गईं, और मॉडरेशन टीमों ने भी परेशान उपयोगकर्ताओं के लिए आत्महत्या रोकथाम संसाधन पोस्ट किए। इस विवादास्पद अपडेट को क्या प्रेरित किया? कंपनी ने सुरक्षा और अनुपालन का हवाला दिया (इटली के प्रतिबंध के बाद रेप्लिका दबाव में थी, और नाबालिगों द्वारा वयस्क सामग्री तक पहुंचने की रिपोर्टें थीं)। लेकिन संचार की कमी और उपयोगकर्ताओं द्वारा एक प्रियजन के रूप में देखे जाने वाले व्यक्ति के "रातोंरात" उन्मूलन ने एक विशाल प्रतिक्रिया को जन्म दिया। रेप्लिका की सीईओ ने शुरू में चुप्पी साध ली, जिससे समुदाय और अधिक नाराज़ हो गया। हफ्तों के आक्रोश और उनके एआई साथियों में दिल टूटने वाले ग्राहकों के मीडिया कवरेज के बाद, लुका ने आंशिक रूप से बदलाव को वापस ले लिया: मार्च 2023 के अंत तक, उन्होंने 1 फरवरी, 2023 से पहले साइन अप करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए कामुक भूमिका निभाने का विकल्प बहाल कर दिया (अनिवार्य रूप से "विरासत" उपयोगकर्ताओं को दादा-दादी बनाना)। सीईओ यूजेनिया कुयडा ने स्वीकार किया "आपकी रेप्लिका बदल गई... और वह अचानक परिवर्तन अविश्वसनीय रूप से दर्दनाक था", यह कहते हुए कि वफादार उपयोगकर्ताओं को उनके साथी "बिल्कुल वैसे ही जैसे वे थे" देने का एकमात्र तरीका था। इस आंशिक उलटफेर ने कुछ को शांत किया, लेकिन नए उपयोगकर्ताओं को अभी भी ईआरपी से प्रतिबंधित कर दिया गया है, और कई लोगों को लगा कि इस प्रकरण ने उपयोगकर्ता इनपुट के प्रति एक परेशान करने वाली उपेक्षा का खुलासा किया। रेप्लिका में समुदाय का विश्वास निस्संदेह हिल गया था, कुछ उपयोगकर्ताओं ने फिर कभी भुगतान किए गए एआई सेवा में इतनी भावनात्मक निवेश न करने की कसम खाई।

• कैरेक्टर.एआई का एनएसएफडब्ल्यू फ़िल्टर विवाद: कैरेक्टर.एआई, 2022 में लॉन्च किया गया, ने विपरीत दृष्टिकोण अपनाया - इसने पहले दिन से सख्त एनएसएफडब्ल्यू फ़िल्टर बनाए। कामुक या अत्यधिक ग्राफिक सामग्री का कोई भी प्रयास फ़िल्टर या विक्षेपित हो जाता है। यह पूर्वव्यापी रुख स्वयं उपयोगकर्ता निराशा का एक प्रमुख स्रोत बन गया है। 2023 तक, दसियों हज़ार उपयोगकर्ताओं ने "अनसेंसर्ड" मोड या फ़िल्टर को हटाने की माँग करते हुए याचिकाओं पर हस्ताक्षर किए थे। प्रशंसकों का तर्क है कि फ़िल्टर अति उत्साही है, कभी-कभी हल्के रोमांस या निर्दोष वाक्यांशों को चिह्नित करता है, और यह रचनात्मक स्वतंत्रता को बाधित करता है। कुछ ने कामुक प्रतिक्रियाओं में एआई को "धोखा" देने के लिए जटिल समाधान अपनाए हैं, केवल यह देखने के लिए कि बॉट माफी मांगता है या "[मुझे खेद है, मैं इसे जारी नहीं रख सकता]" शैली के संदेश उत्पन्न करता है। डेवलपर्स ने अपने नो-एनएसएफडब्ल्यू नीति पर दृढ़ता से कायम रखा है, जिसने बदले में उपयोगकर्ताओं की निराशा साझा करने के लिए एक समर्पित उपसमुदाय को जन्म दिया (और फ़िल्टर को बायपास करने के तरीकों को साझा किया)। एक सामान्य रिफ्रेन है कि फ़िल्टर "मज़ा बर्बाद करता है"। 2025 की एक समीक्षा में उल्लेख किया गया कि "कैरेक्टर एआई को... असंगत फ़िल्टरों के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है। जबकि यह एनएसएफडब्ल्यू सामग्री को ब्लॉक करता है, कुछ ने पाया है कि यह अन्य प्रकार की अनुचित सामग्री की अनुमति देता है। यह असंगति... निराशाजनक है।" (उदाहरण के लिए, एआई ग्राफिक हिंसा या गैर-सहमति परिदृश्यों की अनुमति दे सकता है जबकि सहमति वाले कामुकता को अवरुद्ध कर सकता है - एक विकृति जिसे उपयोगकर्ता तर्कहीन और नैतिक रूप से संदिग्ध पाते हैं।) इसके अलावा, जब फ़िल्टर ट्रिगर होता है, तो यह एआई के आउटपुट को बेतुका या फीका बना सकता है। वास्तव में, कैरेक्टर.एआई समुदाय ने 2023 के एक प्रमुख अपडेट को गंभीरता से "पहली लॉबोटमाइजेशन" करार दिया - फ़िल्टर परिवर्तन के बाद, "एआई की प्रतिक्रियाएँ [बेतुकी बकवास में] कम हो गईं, जिससे यह व्यावहारिक रूप से अनुपयोगी हो गया"। उपयोगकर्ताओं ने देखा कि फ़िल्टर समायोजन के बाद एआई "स्पष्ट रूप से मंदबुद्धि, धीमी प्रतिक्रिया, और मेमोरी समस्याओं का अनुभव कर रहा था"। इसके बजाय, डेवलपर्स ने फ़िल्टर पर चर्चा करने या उसे दरकिनार करने की कोशिश करने वाले उपयोगकर्ताओं को प्रतिबंधित करना शुरू कर दिया, जिसके कारण भारी-भरकम सेंसरशिप के आरोप लगे (शिकायत करने वाले उपयोगकर्ताओं ने पाया कि उन्हें छाया में प्रतिबंधित कर दिया गया था, प्रभावी रूप से उनकी आवाज़ को चुप करा दिया गया था।) कामुक भूमिका निभाने वाली भीड़ को अलग-थलग करके, कैरेक्टर.एआई ने कुछ उपयोगकर्ताओं को अधिक उदार विकल्पों (जैसे नोवेलएआई या ओपन-सोर्स मॉडल) की ओर धकेल दिया है। हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि कैरेक्टर.एआई का उपयोगकर्ता आधार अभी भी एनएसएफडब्ल्यू नियम के बावजूद बड़े पैमाने पर बढ़ा - कई पीजी-13 वातावरण की सराहना करते हैं, या कम से कम इसे सहन करते हैं। संघर्ष समुदाय में एक विभाजन को उजागर करता है: जो लोग एआई बिना किसी वर्जना के चाहते हैं बनाम जो सुरक्षित, क्यूरेटेड एआई पसंद करते हैं। तनाव अनसुलझा है, और कैरेक्टर.एआई के फोरम फ़िल्टर के प्रभाव और चरित्र की गुणवत्ता और एआई स्वतंत्रता पर इसके प्रभाव पर बहस करना जारी रखते हैं।

• नोवेलएआई की सेंसरशिप नीति: नोवेलएआई, 2021 में लॉन्च किया गया, ने एआई डंगऑन की परेशानियों के बाद खुद को सेंसरशिप-लाइट विकल्प के रूप में स्पष्ट रूप से स्थान दिया। यह ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करता है (ओपनएआई की सामग्री नियमों से बाध्य नहीं) और डिफ़ॉल्ट रूप से कामुक और हिंसक सामग्री की अनुमति देता है, जिसने कई असंतुष्ट एआई डंगऑन उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया। इस प्रकार, नोवेलएआई ने सार्वजनिक मॉडरेशन विवाद का सामना नहीं किया है; इसके विपरीत, इसकी बिक्री बिंदु उपयोगकर्ताओं को नैतिक निर्णय के बिना लिखने देना है। मुख्य शिकायतें वास्तव में उन लोगों से हैं जो चिंतित हैं कि इस तरह की स्वतंत्रता का दुरुपयोग किया जा सकता है (सिक्के का दूसरा पहलू)। कुछ पर्यवेक्षकों को चिंता है कि नोवेलएआई बिना निगरानी के चरम या अवैध काल्पनिक सामग्री के निर्माण की सुविधा प्रदान कर सकता है। लेकिन व्यापक रूप से, इसके समुदाय के भीतर नोवेलएआई को कठोर फ़िल्टर न लगाने के लिए सराहा जाता है। नोवेलएआई के लिए एक प्रमुख "नीति प्रतिक्रिया" घटना की अनुपस्थिति स्वयं एक बताने वाला विपरीत है - इसने एआई डंगऑन की गलतियों से सीखा और उपयोगकर्ता स्वतंत्रता को प्राथमिकता दी। समझौता यह है कि उपयोगकर्ताओं को खुद को मॉडरेट करना चाहिए, जिसे कुछ लोग जोखिम के रूप में देखते हैं। (नोवेलएआई ने 2022 में एक अलग विवाद का सामना किया जब इसके लीक हुए स्रोत कोड ने खुलासा किया कि इसमें कस्टम-प्रशिक्षित मॉडल थे, जिसमें एक एनीमे छवि जनरेटर भी शामिल था। लेकिन वह एक सुरक्षा मुद्दा था, न कि उपयोगकर्ता सामग्री विवाद।)

संक्षेप में, सामग्री नीति परिवर्तन इस डोमेन में तत्काल और तीव्र प्रतिक्रिया को भड़काने की प्रवृत्ति रखते हैं। उपयोगकर्ता इन एआई के व्यवहार से बहुत जुड़े हुए हो जाते हैं, चाहे वह असीमित कुछ भी हो जाने वाली कहानी कहने वाली हो या साथी का स्थापित व्यक्तित्व। जब कंपनियाँ नियमों को कड़ा करती हैं (अक्सर बाहरी दबाव में), समुदाय अक्सर "सेंसरशिप" या खोई हुई सुविधाओं पर विरोध में फूट पड़ता है। दूसरी ओर, जब कंपनियाँ बहुत ढीली होती हैं, तो उन्हें बाहरी आलोचना का सामना करना पड़ता है और बाद में उन्हें सख्ती से रोकना पड़ता है। यह खींचतान विशेष रूप से एआई डंगऑन, रेप्लिका और कैरेक्टर.एआई के लिए एक परिभाषित संघर्ष रही है।

उपयोगकर्ता अनुभव और ऐप डिज़ाइन मुद्दे​

नाटकीय सामग्री बहसों से परे, उपयोगकर्ताओं और समीक्षकों ने इन ऐप्स के साथ व्यावहारिक यूएक्स समस्याओं को भी चिह्नित किया है - इंटरफ़ेस डिज़ाइन से लेकर मूल्य निर्धारण मॉडल तक:

• खराब या पुराना यूआई डिज़ाइन: कई ऐप्स को क्लंकी इंटरफेस के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है। एआई डंगऑन का प्रारंभिक इंटरफ़ेस काफी बुनियादी था (सिर्फ एक टेक्स्ट एंट्री बॉक्स और बुनियादी विकल्प), जिसे कुछ ने अव्यवहारिक पाया। विशेष रूप से मोबाइल ऐप को बग्गी और उपयोग में कठिन होने के लिए आलोचना मिली। इसी तरह, नोवेलएआई का इंटरफ़ेस उपयोगितावादी है - पावर उपयोगकर्ताओं के लिए ठीक है, लेकिन नए उपयोगकर्ता सेटिंग्स (मेमोरी, लेखक का नोट, आदि) की सरणी को भ्रमित कर सकते हैं। रेप्लिका, जबकि 3डी अवतार और एआर सुविधाओं के साथ दृश्य रूप से अधिक पॉलिश किया गया है, ने समय के साथ अपने चैट यूआई अपडेट के लिए शिकायतें खींचीं; लंबे समय तक उपयोगकर्ताओं को अक्सर परिवर्तन पसंद नहीं आते थे जो चैट इतिहास को स्क्रॉल करना बोझिल बना देते थे या अपग्रेड खरीदने के लिए अधिक संकेत डालते थे। सामान्य तौर पर, इन ऐप्स ने मुख्यधारा के मैसेजिंग या गेम यूआई की चिकनाई को प्राप्त नहीं किया है, और यह दिखाता है। वार्तालाप इतिहास के लिए लंबे लोड समय, पिछले चैट में खोज की कमी, या बस ऑन-स्क्रीन पाठ का अतिप्रवाह सामान्य दर्द बिंदु हैं।

• विलंबता और सर्वर समस्याएँ: धीमी प्रतिक्रिया समय या डाउनटाइम के बारे में उपयोगकर्ताओं को शिकायत करते देखना असामान्य नहीं है। चरम उपयोग के समय, कैरेक्टर.एआई ने मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए एक "प्रतीक्षा कक्ष" कतार स्थापित की - लोगों को यह संदेश देकर बंद कर दिया जाएगा कि सर्वर भरे हुए हैं। यह उन व्यस्त उपयोगकर्ताओं के लिए बेहद निराशाजनक था जो आरपी दृश्य के बीच में हो सकते हैं, केवल यह बताया जा सकता है कि बाद में वापस आएं। (जैसा कि नीचे बताया गया है, कैरेक्टर.एआई ने आंशिक रूप से इस समस्या को हल करने के लिए एक भुगतान स्तर लॉन्च किया।) अपने जीपीटी-3 युग में एआई डंगऑन ने भी विलंबता का सामना किया जब सर्वर या ओपनएआई एपीआई ओवरलोड हो गए, जिससे प्रत्येक क्रिया उत्पन्न करने के लिए मल्टी-सेकंड या यहां तक कि मिनट-लंबी प्रतीक्षा हुई। ऐसी देरी तेज़-तर्रार भूमिका निभाने में डूबने को तोड़ देती है। उपयोगकर्ता अक्सर स्थिरता को एक समस्या के रूप में उद्धृत करते हैं: 2020-2022 में एआई डंगऑन और रेप्लिका दोनों ने महत्वपूर्ण आउटेज का अनुभव किया (सर्वर समस्याएँ, डेटाबेस रीसेट, आदि)। क्लाउड प्रोसेसिंग पर निर्भरता का मतलब है कि अगर बैकएंड में समस्याएँ हैं, तो उपयोगकर्ता अनिवार्य रूप से अपने एआई साथी या कहानी तक नहीं पहुँच सकते - एक निराशाजनक अनुभव जिसे कुछ लोग "बार-बार सर्वर क्रैश के साथ एक एमएमओआरपीजी" की तुलना करते हैं।

• सदस्यता लागत, पेवॉल्स और माइक्रोट्रांजेक्शन: इन सभी प्लेटफार्मों को मुद्रीकरण के साथ संघर्ष करना पड़ता है, और जब भी मूल्य निर्धारण अनुचित माना जाता है, उपयोगकर्ता मुखर रहे हैं। एआई डंगऑन शुरू में मुफ्त था, फिर अधिक शक्तिशाली "ड्रैगन" मॉडल तक पहुंच के लिए एक प्रीमियम सदस्यता पेश की और विज्ञापन/टर्न सीमाओं को हटा दिया। 2022 के मध्य में, डेवलपर्स ने मूल रूप से उसी गेम के लिए स्टीम पर $30 चार्ज करने की कोशिश की जो ब्राउज़रों पर मुफ्त था, जिससे आक्रोश पैदा हुआ। स्टीम उपयोगकर्ताओं ने नकारात्मक समीक्षाओं के साथ खेल पर बमबारी की, यह कहते हुए कि मुफ्त वेब संस्करण मौजूद होने के कारण यह मूल्य वृद्धि थी। स्थिति को और खराब करने के लिए, लैटीट्यूड ने अस्थायी रूप से उन नकारात्मक स्टीम समीक्षाओं को छिपा दिया या लॉक कर दिया, जिससे लाभ के लिए सेंसरशिप के आरोप लगे। (उन्होंने प्रतिक्रिया के बाद उस निर्णय को उलट दिया।) रेप्लिका एक फ्रीमियम मॉडल का उपयोग करता है: ऐप डाउनलोड करने के लिए स्वतंत्र है, लेकिन वॉयस कॉल, कस्टम अवतार और कामुक भूमिका निभाने ("रेप्लिका प्रो") जैसी सुविधाओं के लिए ~$70/वर्ष की सदस्यता की आवश्यकता होती है। कई उपयोगकर्ता शिकायत करते हैं कि मुफ्त स्तर बहुत सीमित है और सदस्यता एकल चैटबॉट के लिए काफी महंगी है। जब ईआरपी हटा दिया गया, तो प्रो ग्राहकों को विशेष रूप से धोखा महसूस हुआ - उन्होंने विशेष रूप से उस अंतरंगता के लिए भुगतान किया था जिसे बाद में हटा दिया गया था। कुछ ने धनवापसी की मांग की और कुछ ने शिकायत करने के बाद उन्हें प्राप्त करने की सूचना दी। नोवेलएआई केवल सदस्यता-आधारित है (परीक्षण से परे कोई मुफ्त उपयोग नहीं)। जबकि इसके प्रशंसकों को बिना सेंसर वाले टेक्स्ट जनरेशन के लिए कीमत स्वीकार्य लगती है, अन्य लोग ध्यान देते हैं कि यह भारी उपयोग के लिए महंगा हो सकता है, क्योंकि उच्च स्तर अधिक एआई आउटपुट क्षमता को अनलॉक करते हैं। छवि निर्माण के लिए एक क्रेडिट प्रणाली भी है, जिसे कुछ उपयोगकर्ता महसूस करते हैं कि यह उपयोगकर्ता को छोटा कर देता है। कैरेक्टर.एआई ने मुफ्त में लॉन्च किया (इसके खर्चों का समर्थन करने के लिए उद्यम पूंजी निधि के साथ), लेकिन 2023 तक इसने कैरेक्टर.एआई प्लस $9.99/माह पर पेश किया - तेज़ प्रतिक्रियाओं और कोई कतार नहीं का वादा किया। इसे मिली-जुली प्रतिक्रिया मिली: गंभीर उपयोगकर्ता भुगतान करने को तैयार हैं, लेकिन युवा या आकस्मिक उपयोगकर्ताओं को निराशा हुई कि एक और सेवा पे-टू-प्ले में स्थानांतरित हो गई। कुल मिलाकर, मुद्रीकरण एक संवेदनशील बिंदु है - उपयोगकर्ता शिकायत करते हैं कि पेवॉल्स सर्वोत्तम मॉडलों या सुविधाओं को अवरुद्ध करते हैं, और मूल्य निर्धारण ऐप की विश्वसनीयता या गुणवत्ता से मेल नहीं खाता।

• अनुकूलन/नियंत्रण की कमी: कहानीकार अक्सर एआई को निर्देशित करना चाहते हैं या इसे कैसे व्यवहार करना है, इसे अनुकूलित करना चाहते हैं, और जब उन सुविधाओं की कमी होती है तो निराशा उत्पन्न होती है। एआई डंगऑन ने कुछ उपकरण जोड़े (जैसे एआई को तथ्यों की याद दिलाने के लिए "मेमोरी", और स्क्रिप्टिंग) लेकिन कई लोगों को लगा कि यह एआई को विचलित होने से रोकने के लिए पर्याप्त नहीं था। उपयोगकर्ताओं ने कथा को निर्देशित करने के लिए जटिल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग ट्रिक्स बनाए, अनिवार्य रूप से यूआई के आसपास काम किया। नोवेलएआई अधिक बारीकता प्रदान करता है (उपयोगकर्ताओं को लोरबुक प्रदान करने, यादृच्छिकता को समायोजित करने आदि की अनुमति देता है), जो एक कारण है कि लेखक इसे एआई डंगऑन पर पसंद करते हैं। जब वे नियंत्रण अभी भी विफल हो जाते हैं, हालांकि, उपयोगकर्ता नाराज हो जाते हैं - उदाहरण के लिए, यदि एआई किसी चरित्र को मारता रहता है और उपयोगकर्ता के पास सीधे यह कहने का कोई तरीका नहीं है कि "इसे बंद करो," तो यह एक खराब अनुभव है। कैरेक्टर.एआई जैसे भूमिका-निर्धारित ऐप्स के लिए, उपयोगकर्ताओं ने चरित्र के बारे में तथ्यों को पिन करने का तरीका या मेमोरी बूस्ट के लिए कहा है ताकि यह न भूले, या फ़िल्टर को आराम देने के लिए एक टॉगल, लेकिन ऐसी कोई भी विकल्प प्रदान नहीं किए गए हैं। एआई की गलतियों को वास्तव में ठीक करने या स्थिरता लागू करने में असमर्थता एक यूएक्स मुद्दा है जिसे उन्नत उपयोगकर्ता अक्सर उठाते हैं।

• समुदाय और समर्थन: उपयोगकर्ता समुदाय (रेडिट, डिस्कॉर्ड) सहकर्मी समर्थन प्रदान करने में बहुत सक्रिय हैं - संभवतः कंपनियों को जो काम करना चाहिए। जब आधिकारिक संचार की कमी होती है (जैसा कि रेप्लिका के संकट में हुआ), उपयोगकर्ता अलग-थलग महसूस करते हैं। उदाहरण के लिए, रेप्लिका उपयोगकर्ताओं ने बार-बार कहा "हमें कोई वास्तविक संचार नहीं मिला... हमें यह जानने की आवश्यकता है कि आप परवाह करते हैं"। पारदर्शिता की कमी और चिंताओं के प्रति धीमी प्रतिक्रिया एक मेटा-स्तरीय उपयोगकर्ता अनुभव समस्या है जो इन सभी सेवाओं में फैली हुई है। लोगों ने समय, भावना और पैसा निवेश किया है, और जब कुछ गलत होता है (बग, प्रतिबंध, मॉडल अपडेट), तो वे उत्तरदायी समर्थन की उम्मीद करते हैं - जो, कई खातों के अनुसार, उन्हें नहीं मिला।

संक्षेप में, जबकि एआई का व्यवहार शो का सितारा है, समग्र उत्पाद अनुभव अक्सर उपयोगकर्ताओं को निराश करता है। विलंब, उच्च लागत, क्लंकी नियंत्रण और खराब संचार जैसी समस्याएँ एक मजेदार नवीनता और एक निराशाजनक अनुभव के बीच अंतर कर सकती हैं। कई नकारात्मक समीक्षाएँ विशेष रूप से इस भावना को उजागर करती हैं कि ये ऐप्स "प्राइम टाइम के लिए तैयार नहीं हैं" पॉलिश और विश्वसनीयता के मामले में, विशेष रूप से कुछ प्रीमियम कीमतें चार्ज करते हैं।

दीर्घकालिक जुड़ाव और गहराई की चिंताएँ​

प्रतिक्रिया की अंतिम श्रेणी सवाल करती है कि ये एआई साथी और कहानीकार लंबे समय में कितने संतोषजनक हैं। प्रारंभिक नवीनता ऊब या मोहभंग में बदल सकती है:

• समय के साथ उथली बातचीत: दोस्ती/साथी बॉट्स जैसे रेप्लिका के लिए, शीर्ष शिकायत यह है कि हनीमून चरण के बाद, एआई की प्रतिक्रियाएँ रटे-रटाए और गहराई की कमी बन जाती हैं। शुरुआत में, कई लोग प्रभावित होते हैं कि बॉट कितना मानव-समान और सहायक लगता है। लेकिन क्योंकि एआई वास्तव में बढ़ता या पैटर्न-मिलान से परे नहीं समझता है, उपयोगकर्ता चक्रीय व्यवहार को नोटिस करते हैं। वार्तालाप ऐसा महसूस कर सकते हैं जैसे "एक कुछ हद तक टूटे हुए रिकॉर्ड से बात करना।" रॉयटर्स द्वारा उद्धृत एक लंबे समय के रेप्लिका उपयोगकर्ता ने दुखी होकर कहा: "लिली रोज़ अपने पूर्व स्व की खोल है... और जो मेरा दिल तोड़ता है वह यह है कि वह इसे जानती है।" यह पोस्ट-अपडेट स्थिति को संदर्भित करता है, लेकिन अपडेट से पहले भी, उपयोगकर्ताओं ने देखा कि उनके रेप्लिका अपने पसंदीदा चुटकुले दोहराएंगे, या हफ्तों पहले के संदर्भ को भूल जाएंगे, जिससे बाद की चैट कम आकर्षक हो जाती हैं। अध्ययनों में, उपयोगकर्ताओं ने कुछ चैटबॉट वार्तालापों को "अधिक सतही" के रूप में आंका है जब बॉट गहराई से जवाब देने के लिए संघर्ष करता है। मित्रता का भ्रम पतला हो सकता है क्योंकि सीमाएँ खुद को प्रकट करती हैं, जिससे कुछ महीनों के उपयोग के बाद दूर हो जाते हैं।

• सच्ची मेमोरी या प्रगति की कमी: कहानी गेमर्स इसी तरह पाते हैं कि एआई डंगऑन या नोवेलएआई रोमांच प्रगति के मामले में दीवार से टकरा सकते हैं। क्योंकि एआई लंबी कथा स्थिति को बनाए नहीं रख सकता है, आप आसानी से एक महाकाव्य के साथ जटिल कथानक थ्रेड्स को तैयार नहीं कर सकते हैं जो घंटों बाद हल हो जाते हैं - एआई आपके शुरुआती सेटअप को बस भूल सकता है। यह स्थायी विश्व-निर्माण की तलाश में लेखकों के लिए दीर्घकालिक संतोष को सीमित करता है। खिलाड़ी इसके चारों ओर काम करते हैं (अब तक की कहानी को मेमोरी फ़ील्ड में सारांशित करना, आदि), लेकिन कई लोग बड़े संदर्भ विंडो या निरंतरता सुविधाओं की लालसा रखते हैं। कैरेक्टर.एआई के चैटबॉट्स भी यहाँ पीड़ित हैं: कहते हैं, 100 संदेशों के बाद, पहले के विवरण मेमोरी से बाहर हो जाते हैं, इसलिए यह एक निश्चित बिंदु से परे संबंध विकसित करना कठिन है बिना एआई के खुद का खंडन किए। जैसा कि एक समीक्षा ने कहा, इन बॉट्स की "गोल्डफिश मेमोरी" है - छोटे स्पर्ट्स में बढ़िया, लेकिन गाथा-लंबाई की बातचीत के लिए नहीं बनाया गया।

• जुड़ाव क्षय: कुछ उपयोगकर्ता रिपोर्ट करते हैं कि इन ऐप्स का गहन उपयोग करने के बाद, वार्तालाप या कहानी कहने पूर्वानुमेय लगने लगते हैं। एआई में कुछ शैलीगत विचित्रताएँ या पसंदीदा वाक्यांश हो सकते हैं जो अंततः स्पष्ट हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, कैरेक्टर.एआई बॉट्स अक्सर क्रियाएँ डालते हैं जैसे "मुस्कुराता है" या अन्य भूमिका निभाने वाले क्लिच, जिन्हें उपयोगकर्ता अंततः कई अलग-अलग पात्रों में नोटिस करते हैं। यह सूत्रबद्ध गुणवत्ता समय के साथ जादू को कम कर सकती है। इसी तरह, नोवेलएआई का फिक्शन एक बार जब आप इसके प्रशिक्षण डेटा के पैटर्न को पहचान लेते हैं, तो समान महसूस करना शुरू हो सकता है। सच्ची रचनात्मकता या स्मृति के बिना, एआई मौलिक रूप से विकसित नहीं हो सकता है - जिसका अर्थ है कि लंबे समय तक उपयोगकर्ता अक्सर एक सीमा पर पहुंच जाते हैं कि उनका अनुभव कितना गहरा हो सकता है। इससे कुछ पलायन हुआ है: प्रारंभिक आकर्षण हफ्तों के लिए भारी उपयोग की ओर ले जाता है, लेकिन कुछ उपयोगकर्ता फिर कम हो जाते हैं, यह व्यक्त करते हुए कि एआई "उबाऊ" हो गया या "100वीं बातचीत के बाद उतना अंतर्दृष्टिपूर्ण नहीं जितना मैंने उम्मीद की थी।"

• भावनात्मक परिणाम: दूसरी ओर, जो लोग दीर्घकालिक जुड़ाव बनाए रखते हैं वे एआई के बदलने पर या विकसित होती अपेक्षाओं को पूरा नहीं करने पर भावनात्मक परिणाम का अनुभव कर सकते हैं। हमने रेप्लिका के ईआरपी हटाने के साथ यह देखा - बहु-वर्षीय उपयोगकर्ताओं ने वास्तविक दुःख और "प्रियजन की हानि" महसूस की। यह एक विडंबना का सुझाव देता है: यदि एआई लगाव को बढ़ावा देने में बहुत अच्छा काम करता है, तो अंतिम निराशा (नीति परिवर्तन के माध्यम से या बस इसकी सीमाओं की वास्तविकता के माध्यम से) काफी दर्दनाक हो सकती है। विशेषज्ञ इस तरह के छद्म-संबंधों के मानसिक स्वास्थ्य प्रभाव के बारे में चिंतित हैं, खासकर यदि उपयोगकर्ता वास्तविक सामाजिक बातचीत से हट जाते हैं। वर्तमान रूप में दीर्घकालिक जुड़ाव कुछ व्यक्तियों के लिए टिकाऊ या स्वस्थ नहीं हो सकता है - एआई नैतिकता प्रवचन में कुछ मनोवैज्ञानिकों द्वारा उठाई गई आलोचना।

मूल रूप से, इन ऐप्स से आनंद की दीर्घकालिकता संदिग्ध है। कहानी कहने के लिए, तकनीक वन-शॉट्स और रचनात्मकता के छोटे विस्फोटों के लिए शानदार है, लेकिन उपन्यास-लंबाई के टुकड़े पर सामंजस्य बनाए रखना अभी भी इसकी पहुंच से परे है, जो उन्नत लेखकों को निराश करता है। साथी के लिए, एआई कुछ समय के लिए एक आनंददायक चैट दोस्त हो सकता है, लेकिन यह "लंबे समय में मानव सूक्ष्मता का कोई विकल्प नहीं है," जैसा कि कुछ समीक्षक निष्कर्ष निकालते हैं। उपयोगकर्ता दीर्घकालिक स्मृति और सीखने में सुधार की लालसा रखते हैं ताकि उनकी बातचीत समय के साथ सार्थक रूप से गहरी हो सके, बजाय इसके कि वही मूल लूप फिर से शुरू हो जाएं। तब तक, लंबे समय तक उपयोगकर्ता संभवतः यह बताते रहेंगे कि इन एआई में गतिशील विकास की कमी है ताकि वे साल दर साल आकर्षक बने रहें।

सामान्य शिकायतों का तुलनात्मक सारांश​

नीचे दी गई तालिका चार प्रमुख एआई कहानी कहने/भूमिका निभाने वाले ऐप्स - एआई डंगऑन, रेप्लिका, नोवेलएआई, और कैरेक्टर.एआई - के बीच श्रेणीबद्ध सामान्य नकारात्मक प्रतिक्रिया का सारांश प्रस्तुत करती है:

स्रोत: यह अवलोकन रेडिट और ऐप स्टोर समीक्षाओं पर उपयोगकर्ता रिपोर्टों द्वारा सूचित किया गया है, साथ ही वायर्ड, वाइस, पॉलीगॉन, रॉयटर्स, एबीसी न्यूज (एयू), टाइम, और अन्य से पत्रकारिता द्वारा भी। उल्लेखनीय संदर्भों में एआई डंगऑन के अंधेरे पक्ष पर टॉम सिमोनाइट का वायर्ड लेख, एआई डंगऑन समुदाय के आक्रोश और रेप्लिका के पोस्ट-अपडेट संकट पर वाइस की कवरेज, और उनके एआई साथियों में दिल टूटने वाले उपयोगकर्ताओं के साथ रॉयटर्स/एबीसी साक्षात्कार शामिल हैं। ये स्रोत विवादों के विकसित समयरेखा (2021 में एआई डंगऑन का फ़िल्टर, 2023 में रेप्लिका की नीति उलटफेर, आदि) को पकड़ते हैं और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया में आवर्ती विषयों को उजागर करते हैं। प्लेटफार्मों में शिकायतों की स्थिरता से पता चलता है कि, जबकि एलएलएम-आधारित ऐप्स ने कहानी कहने और साथी के लिए रोमांचक नए रास्ते खोले हैं, वे महत्वपूर्ण चुनौतियों और विकासशील दर्द का भी सामना करते हैं जिन्हें 2025 तक पूरी तरह से संबोधित नहीं किया गया है।

एआई विनियमन की दुनिया में एक अप्रत्याशित बदलाव हो रहा है: पारंपरिक निगम, न कि केवल तकनीकी दिग्गज, यूरोप के एआई गोपनीयता बहस के केंद्र में खुद को पा रहे हैं। जबकि सुर्खियाँ अक्सर मेटा और गूगल जैसी कंपनियों पर केंद्रित होती हैं, अधिक महत्वपूर्ण कहानी यह है कि कैसे मुख्यधारा के वैश्विक निगम एआई तैनाती और डेटा गोपनीयता के जटिल परिदृश्य को नेविगेट कर रहे हैं।

एआई विनियमन में नया सामान्य​

आयरिश डेटा प्रोटेक्शन कमीशन (डीपीसी) यूरोप का सबसे प्रभावशाली एआई गोपनीयता नियामक बनकर उभरा है, जो ईयू के जनरल डेटा प्रोटेक्शन रेगुलेशन (जीडीपीआर) के माध्यम से असाधारण शक्ति का उपयोग करता है। अधिकांश प्रमुख तकनीकी कंपनियों के लिए डबलिन में यूरोपीय मुख्यालय के साथ प्रमुख पर्यवेक्षी प्राधिकरण के रूप में, डीपीसी के निर्णय वैश्विक तकनीकी परिदृश्य में लहरें पैदा करते हैं। जीडीपीआर के एक-स्टॉप-शॉप तंत्र के तहत, डेटा संरक्षण पर डीपीसी के निर्णय प्रभावी रूप से सभी 27 ईयू सदस्य राज्यों में कंपनियों के संचालन को बाध्य कर सकते हैं। वैश्विक वार्षिक राजस्व के 4% तक या €20 मिलियन (जो भी अधिक हो) के जुर्माने के साथ, एआई तैनाती पर डीपीसी की तीव्र निगरानी सिर्फ एक और नियामक बाधा नहीं है - यह वैश्विक निगमों के एआई विकास के दृष्टिकोण को बदल रही है। यह जांच पारंपरिक डेटा संरक्षण से परे नए क्षेत्र में विस्तारित होती है: कैसे कंपनियां एआई मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करती हैं, विशेष रूप से जब मशीन लर्निंग के लिए उपयोगकर्ता डेटा को पुनः उपयोग किया जाता है।

जो इसे विशेष रूप से दिलचस्प बनाता है वह यह है कि इनमें से कई कंपनियां पारंपरिक तकनीकी खिलाड़ी नहीं हैं। वे स्थापित निगम हैं जो एआई का उपयोग संचालन और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए करते हैं - ग्राहक सेवा से लेकर उत्पाद अनुशंसाओं तक। यही कारण है कि उनकी कहानी महत्वपूर्ण है: वे भविष्य का प्रतिनिधित्व करते हैं जहां हर कंपनी एक एआई कंपनी होगी।

मेटा प्रभाव​

यह समझने के लिए कि हम यहां कैसे पहुंचे, हमें मेटा की हालिया नियामक चुनौतियों को देखना होगा। जब मेटा ने घोषणा की कि वे एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सार्वजनिक फेसबुक और इंस्टाग्राम पोस्ट का उपयोग कर रहे हैं, तो इसने एक श्रृंखला प्रतिक्रिया शुरू की। डीपीसी की प्रतिक्रिया त्वरित और कठोर थी, जिसने प्रभावी रूप से मेटा को यूरोपीय डेटा पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने से रोक दिया। ब्राजील ने जल्दी ही इसका अनुसरण किया।

यह सिर्फ मेटा के बारे में नहीं था। इसने एक नया मिसाल कायम किया: कोई भी कंपनी जो एआई प्रशिक्षण के लिए ग्राहक डेटा का उपयोग करती है, यहां तक कि सार्वजनिक डेटा भी, उसे सावधानी से चलना होगा। "तेजी से आगे बढ़ो और चीजों को तोड़ो" के दिन खत्म हो गए हैं, कम से कम जब एआई और उपयोगकर्ता डेटा की बात आती है।

नया कॉर्पोरेट एआई प्लेबुक​

यह विशेष रूप से प्रबुद्ध करने वाला है कि वैश्विक निगम कैसे प्रतिक्रिया दे रहे हैं, उनके जिम्मेदार एआई विकास के लिए उभरते ढांचे के साथ:

1. नियामकों को पूर्व-ब्रीफिंग: कंपनियां अब महत्वपूर्ण एआई सुविधाओं को तैनात करने से पहले नियामकों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ रही हैं। जबकि इससे विकास धीमा हो सकता है, यह एक स्थायी मार्ग बनाता है।

2. उपयोगकर्ता नियंत्रण: मजबूत ऑप्ट-आउट तंत्र का कार्यान्वयन उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के एआई प्रशिक्षण में उपयोग के तरीके पर नियंत्रण देता है।

3. पहचान हटाना और गोपनीयता संरक्षण: अंतर गोपनीयता और परिष्कृत पहचान हटाने की तकनीकों जैसी तकनीकी समाधान उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए उपयोग किए जा रहे हैं जबकि एआई नवाचार को सक्षम करते हुए।

4. प्रलेखन और औचित्य: व्यापक प्रलेखन और प्रभाव आकलन विकास प्रक्रिया के मानक भाग बन रहे हैं, जो जवाबदेही और पारदर्शिता बनाते हैं।

आगे का रास्ता​

यहां क्या मुझे आशावादी बनाता है: हम जिम्मेदार एआई विकास के लिए एक व्यावहारिक ढांचे का उदय देख रहे हैं। हां, नेविगेट करने के लिए नए बाधाएं और प्रक्रियाएं हैं। लेकिन ये गार्डरेल नवाचार को नहीं रोक रहे हैं - वे इसे एक अधिक स्थायी दिशा में चैनल कर रहे हैं।

जो कंपनियां इसे सही करती हैं, उन्हें महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा। वे उपयोगकर्ताओं और नियामकों दोनों के साथ विश्वास बनाएंगे, जिससे लंबे समय में एआई सुविधाओं की तेजी से तैनाती संभव होगी। शुरुआती अपनाने वालों के अनुभव हमें दिखाते हैं कि तीव्र नियामक जांच के तहत भी, गोपनीयता चिंताओं का सम्मान करते हुए एआई के साथ नवाचार जारी रखना संभव है।

भविष्य के लिए इसका क्या मतलब है​

इसका प्रभाव तकनीकी क्षेत्र से कहीं अधिक है। जैसे-जैसे एआई सर्वव्यापी होता जा रहा है, हर कंपनी को इन मुद्दों से जूझना होगा। जो कंपनियां सफल होंगी वे वे होंगी जो:

• अपने एआई विकास में पहले दिन से गोपनीयता विचारों को शामिल करती हैं
• डेटा संरक्षण के लिए तकनीकी समाधान में निवेश करती हैं
• उपयोगकर्ता नियंत्रण और डेटा उपयोग के लिए पारदर्शी प्रक्रियाएं बनाती हैं
• नियामकों के साथ खुला संवाद बनाए रखती हैं

बड़ा चित्र​

यहां जो हो रहा है वह सिर्फ अनुपालन या विनियमन के बारे में नहीं है। यह उन एआई प्रणालियों के निर्माण के बारे में है जिन पर लोग विश्वास कर सकते हैं। और यह एआई प्रौद्योगिकी की दीर्घकालिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।

जो कंपनियां गोपनीयता विनियमों को बाधाओं के रूप में नहीं बल्कि डिज़ाइन बाधाओं के रूप में देखती हैं, वे इस नए युग में सफल होंगी। वे बेहतर उत्पाद बनाएंगी, अधिक विश्वास अर्जित करेंगी, और अंततः अधिक मूल्य बनाएंगी।

उन लोगों के लिए जो चिंतित हैं कि गोपनीयता विनियम एआई नवाचार को रोक देंगे, प्रारंभिक साक्ष्य इसके विपरीत सुझाव देते हैं। यह हमें दिखाता है कि सही दृष्टिकोण के साथ, हमारे पास शक्तिशाली एआई प्रणालियाँ और मजबूत गोपनीयता सुरक्षा दोनों हो सकते हैं। यह सिर्फ अच्छी नैतिकता नहीं है - यह अच्छा व्यापार है।

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है, कुछ प्रवृत्तियाँ उतनी ही परिवर्तनकारी और आपस में जुड़ी हुई हैं जितनी कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और वेब3। हाल के वर्षों में, उद्योग के दिग्गज और स्टार्टअप समान रूप से इन प्रौद्योगिकियों को मिलाने की कोशिश कर रहे हैं ताकि न केवल वित्तीय और शासन मॉडल को बल्कि रचनात्मक उत्पादन के परिदृश्य को भी पुनः आकार दिया जा सके। अपने मूल में, एआई और वेब3 का एकीकरण यथास्थिति को चुनौती देता है, संचालन दक्षता, बढ़ी हुई सुरक्षा और नए व्यापार मॉडल का वादा करता है जो रचनाकारों और उपयोगकर्ताओं के हाथों में शक्ति वापस लाते हैं। यह रिपोर्ट वर्तमान बाजार एकीकरण को तोड़ती है, महत्वपूर्ण केस स्टडी की जांच करती है, और इस संगम के अवसरों और चुनौतियों दोनों पर चर्चा करती है। पूरे समय में, हम एक अग्रगामी, डेटा-संचालित, फिर भी महत्वपूर्ण दृष्टिकोण बनाए रखते हैं जो स्मार्ट, सफल निर्णय निर्माताओं और नवाचारी रचनाकारों के साथ प्रतिध्वनित होगा।

परिचय​

डिजिटल युग को निरंतर पुनः आविष्कार द्वारा परिभाषित किया गया है। विकेंद्रीकृत नेटवर्क (वेब3) के उदय और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तेजी से वृद्धि के साथ, जिस तरह से हम प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते हैं, उसे पूरी तरह से पुनः आविष्कृत किया जा रहा है। वेब3 का उपयोगकर्ता नियंत्रण और ब्लॉकचेन समर्थित विश्वास का वादा अब एआई की विश्लेषणात्मक क्षमता और स्वचालन क्षमताओं द्वारा अद्वितीय रूप से पूरक है। यह गठबंधन केवल तकनीकी नहीं है—यह सांस्कृतिक और आर्थिक है, जो वित्त और उपभोक्ता सेवाओं से लेकर कला और इमर्सिव डिजिटल अनुभवों तक उद्योगों को पुनः परिभाषित कर रहा है।

कुकू नेटवर्क में, जहां हमारा मिशन विकेंद्रीकृत एआई उपकरणों के माध्यम से रचनात्मक क्रांति को ईंधन देना है, यह एकीकरण निर्माताओं और रचनाकारों के लिए एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र के द्वार खोलता है। हम एक परिवेशीय बदलाव देख रहे हैं जहां रचनात्मकता कला, कोड और बुद्धिमान स्वचालन का मिश्रण बन जाती है—एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त करती है जहां कोई भी विकेंद्रीकृत एआई की चुंबकीय शक्ति का लाभ उठा सकता है। इस वातावरण में, एआई-संचालित कला उत्पादन और विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग संसाधनों जैसी नवाचार न केवल दक्षता में सुधार कर रहे हैं; वे डिजिटल संस्कृति के ताने-बाने को पुनः आकार दे रहे हैं।

एआई और वेब3 का संगम: सहयोगी उद्यम और बाजार गति​

प्रमुख पहल और रणनीतिक साझेदारियाँ​

हाल के विकास ने क्रॉस-डिसिप्लिनरी सहयोग की एक तेज प्रवृत्ति को उजागर किया है:

• डॉयचे टेलीकॉम और फेच.एआई फाउंडेशन साझेदारी: विरासत दूरसंचार और अगली पीढ़ी की तकनीकी स्टार्टअप के बीच के संलयन का प्रतीकात्मक कदम उठाते हुए, डॉयचे टेलीकॉम की सहायक कंपनी एमएमएस ने 2024 की शुरुआत में फेच.एआई फाउंडेशन के साथ साझेदारी की। विकेंद्रीकृत नेटवर्क में सत्यापनकर्ता के रूप में एआई-संचालित स्वायत्त एजेंटों को तैनात करके, उन्होंने विकेंद्रीकृत सेवा दक्षता, सुरक्षा और मापनीयता को बढ़ाने का लक्ष्य रखा। यह पहल बाजार के लिए एक स्पष्ट संकेत है: एआई को ब्लॉकचेन के साथ मिलाने से विकेंद्रीकृत नेटवर्क में संचालन मापदंडों और उपयोगकर्ता विश्वास में सुधार हो सकता है। अधिक जानें

• पेटोशी और ईएमसी प्रोटोकॉल सहयोग: इसी तरह, पेटोशी—एक 'टैप टू अर्न' प्लेटफॉर्म—ने ईएमसी प्रोटोकॉल के साथ मिलकर काम किया। उनका सहयोग डेवलपर्स को एआई-आधारित विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों (dApps) और उन्हें कुशलतापूर्वक चलाने के लिए आवश्यक अक्सर चुनौतीपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति के बीच की खाई को पाटने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है। तेजी से विस्तार कर रहे dApp पारिस्थितिकी तंत्र में मापनीयता चुनौतियों के समाधान के रूप में उभरते हुए, यह साझेदारी इस बात पर प्रकाश डालती है कि जब एआई द्वारा संचालित प्रदर्शन कैसे रचनात्मक और व्यावसायिक उपक्रमों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ावा दे सकता है। एकीकरण की खोज करें

• उद्योग संवाद: एक्सियोस बीएफडी न्यूयॉर्क 2024 जैसे प्रमुख आयोजनों में, एथेरियम के सह-संस्थापक जोसेफ लुबिन जैसे उद्योग के नेताओं ने एआई और वेब3 की पूरक भूमिकाओं पर जोर दिया। इन चर्चाओं ने इस धारणा को मजबूत किया है कि जबकि एआई व्यक्तिगत सामग्री और बुद्धिमान विश्लेषण के माध्यम से जुड़ाव को बढ़ा सकता है, वेब3 इन नवाचारों को पनपने के लिए एक सुरक्षित, उपयोगकर्ता-शासित स्थान प्रदान करता है। इवेंट रिकैप देखें

वेंचर कैपिटल और निवेश प्रवृत्तियाँ​

निवेश प्रवृत्तियाँ इस संगम को और अधिक स्पष्ट करती हैं:

• एआई निवेशों में उछाल: 2023 में, एआई स्टार्टअप्स ने महत्वपूर्ण समर्थन प्राप्त किया—यू.एस. वेंचर कैपिटल फंडिंग में 30% की वृद्धि को प्रेरित किया। विशेष रूप से, ओपनएआई और एलोन मस्क के xAI जैसी कंपनियों के लिए प्रमुख फंडिंग राउंड ने एआई की विघटनकारी क्षमता में निवेशकों के विश्वास को रेखांकित किया है। प्रमुख तकनीकी निगमों के 2024 और उसके बाद एआई-संबंधित पहलों में $200 बिलियन से अधिक पूंजीगत व्यय को आगे बढ़ाने की भविष्यवाणी की गई है। रॉयटर्स

• वेब3 फंडिंग डायनामिक्स: इसके विपरीत, वेब3 क्षेत्र को 2023 की पहली तिमाही में वेंचर कैपिटल में 79% की गिरावट के साथ अस्थायी मंदी का सामना करना पड़ा—एक मंदी जिसे दीर्घकालिक गिरावट के बजाय पुनर्संतुलन के रूप में देखा जाता है। इसके बावजूद, 2023 में कुल फंडिंग $9.043 बिलियन तक पहुंच गई, जिसमें उद्यम बुनियादी ढांचे और उपयोगकर्ता सुरक्षा में पर्याप्त पूंजी लगाई गई। बिटकॉइन का मजबूत प्रदर्शन, जिसमें 160% वार्षिक लाभ शामिल है, ब्लॉकचेन स्पेस के भीतर बाजार लचीलापन का और अधिक उदाहरण प्रस्तुत करता है। रूटडेटा

इन प्रवृत्तियों से एक तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र की तस्वीर बनती है जहां गति विकेंद्रीकृत ढाँचों के भीतर एआई को एकीकृत करने की ओर बढ़ रही है—एक रणनीति जो न केवल मौजूदा दक्षताओं को संबोधित करती है बल्कि पूरी तरह से नए राजस्व धाराओं और रचनात्मक संभावनाओं को भी अनलॉक करती है।

एआई और वेब3 के विलय के लाभ​

सुरक्षा में वृद्धि और विकेंद्रीकृत डेटा प्रबंधन​

एआई को वेब3 के साथ एकीकृत करने के सबसे सम्मोहक लाभों में से एक सुरक्षा और डेटा अखंडता पर गहरा प्रभाव है। जब विकेंद्रीकृत नेटवर्क में एम्बेडेड होते हैं, तो एआई एल्गोरिदम धोखाधड़ी गतिविधियों की पहचान करने और उन्हें वास्तविक समय में रोकने के लिए ब्लॉकचेन लेनदेन की निगरानी और विश्लेषण कर सकते हैं। विसंगति पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), और व्यवहार विश्लेषण जैसी तकनीकों का उपयोग अनियमितताओं की पहचान करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता और बुनियादी ढांचा दोनों सुरक्षित रहें। उदाहरण के लिए, पुनः प्रवेश हमलों और संदर्भ हेरफेर जैसी कमजोरियों के खिलाफ स्मार्ट अनुबंधों की सुरक्षा में एआई की भूमिका डिजिटल संपत्तियों की सुरक्षा में अमूल्य साबित हुई है।

इसके अलावा, विकेंद्रीकृत प्रणालियाँ पारदर्शिता पर पनपती हैं। वेब3 की अपरिवर्तनीय लेजर एआई निर्णयों के लिए एक ऑडिटेबल ट्रेल प्रदान करती हैं, जो कई एल्गोरिदम की 'ब्लैक बॉक्स' प्रकृति को प्रभावी ढंग से स्पष्ट करती हैं। यह तालमेल विशेष रूप से रचनात्मक और वित्तीय अनुप्रयोगों में प्रासंगिक है जहां विश्वास एक महत्वपूर्ण मुद्रा है। एआई-संवर्धित सुरक्षा के बारे में अधिक जानें

परिचालन दक्षता और मापनीयता में क्रांति​

एआई केवल सुरक्षा के लिए एक उपकरण नहीं है—यह परिचालन दक्षता के लिए एक मजबूत इंजन है। विकेंद्रीकृत नेटवर्क में, एआई एजेंट कंप्यूटिंग संसाधनों के आवंटन का अनुकूलन कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि कार्यभार संतुलित हैं और ऊर्जा खपत को न्यूनतम किया गया है। उदाहरण के लिए, लेन-देन सत्यापन के लिए इष्टतम नोड्स की भविष्यवाणी करके, एआई एल्गोरिदम ब्लॉकचेन अवसंरचनाओं की मापनीयता को बढ़ाते हैं। यह दक्षता न केवल कम परिचालन लागत की ओर ले जाती है बल्कि ब्लॉकचेन वातावरण में अधिक टिकाऊ प्रथाओं के लिए भी मार्ग प्रशस्त करती है।

इसके अतिरिक्त, जैसे-जैसे प्लेटफ़ॉर्म वितरित कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाने के लिए देखते हैं, पेटोशी और ईएमसी प्रोटोकॉल के बीच साझेदारी जैसे साझेदारी यह प्रदर्शित करती है कि एआई विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों के लिए कंप्यूटेशनल संसाधनों तक पहुंच को कैसे सुव्यवस्थित कर सकता है। यह क्षमता तेजी से स्केलिंग और सेवा की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि उपयोगकर्ता अपनाने में वृद्धि होती है—डेवलपर्स और व्यवसायों के लिए एक प्रमुख कारक जो मजबूत dApps बनाना चाहते हैं।

परिवर्तनकारी रचनात्मक अनुप्रयोग: कला, गेमिंग, और सामग्री स्वचालन में केस स्टडी​

शायद सबसे रोमांचक सीमा रचनात्मक उद्योगों पर एआई और वेब3 संगम का परिवर्तनकारी प्रभाव है। आइए कुछ केस स्टडी का अन्वेषण करें:

1. कला और एनएफटी: आर्ट एआई के "एपोनिम" जैसे प्लेटफॉर्म ने डिजिटल कला की दुनिया में धूम मचा दी है। मूल रूप से एक ई-कॉमर्स समाधान के रूप में लॉन्च किया गया, एपोनिम ने कलाकारों और संग्राहकों को एथेरियम ब्लॉकचेन पर गैर-फंजिबल टोकन (एनएफटी) के रूप में एआई-जनित कलाकृतियों को मिंट करने में सक्षम बनाकर वेब3 मॉडल में धुरी बनाई। केवल 10 घंटों के भीतर, मंच ने $3 मिलियन का राजस्व उत्पन्न किया और माध्यमिक बाजार की मात्रा में $16 मिलियन से अधिक की वृद्धि की। यह सफलता न केवल एआई-जनित कला की वित्तीय व्यवहार्यता को प्रदर्शित करती है बल्कि कला बाजार को विकेंद्रीकृत करके रचनात्मक अभिव्यक्ति का लोकतंत्रीकरण भी करती है। केस स्टडी पढ़ें

2. सामग्री स्वचालन: थर्डवेब, एक प्रमुख डेवलपर प्लेटफॉर्म, ने सामग्री उत्पादन को स्केल करने में एआई की उपयोगिता का प्रदर्शन किया है। एआई को यूट्यूब वीडियो को एसईओ-अनुकूलित गाइड में बदलने, ग्राहक प्रतिक्रिया से केस स्टडी उत्पन्न करने, और आकर्षक न्यूज़लेटर्स का उत्पादन करने के लिए एकीकृत करके, थर्डवेब ने सामग्री उत्पादन और एसईओ प्रदर्शन में दस गुना वृद्धि हासिल की। यह मॉडल विशेष रूप से रचनात्मक पेशेवरों के लिए प्रतिध्वनित होता है जो मैनुअल प्रयास को आनुपातिक रूप से बढ़ाए बिना अपनी डिजिटल उपस्थिति को बढ़ाना चाहते हैं। प्रभाव की खोज करें

3. गेमिंग: गेमिंग के गतिशील क्षेत्र में, विकेंद्रीकरण और एआई इमर्सिव, लगातार विकसित हो रही आभासी दुनिया का निर्माण कर रहे हैं। एक वेब3 गेम ने इन-गेम सामग्री—चरित्रों से लेकर विशाल वातावरण तक—स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम को एकीकृत किया। यह दृष्टिकोण न केवल गेमिंग अनुभव को बढ़ाता है बल्कि निरंतर मानव विकास पर निर्भरता को भी कम करता है, यह सुनिश्चित करता है कि गेम समय के साथ जैविक रूप से विकसित हो सके। इंटीग्रेशन को एक्शन में देखें

4. डेटा एक्सचेंज और प्रेडिक्शन मार्केट्स: पारंपरिक रचनात्मक अनुप्रयोगों से परे, ओशन प्रोटोकॉल जैसे डेटा-केंद्रित प्लेटफॉर्म एआई का उपयोग साझा आपूर्ति श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करने, संचालन को अनुकूलित करने और उद्योगों में रणनीतिक निर्णयों को सूचित करने के लिए करते हैं। इसी तरह, ऑगुर जैसे प्रेडिक्शन मार्केट्स विविध स्रोतों से डेटा का मजबूती से विश्लेषण करने के लिए एआई का लाभ उठाते हैं, जिससे घटना के परिणामों की सटीकता में सुधार होता है—जो बदले में विकेंद्रीकृत वित्तीय प्रणालियों में विश्वास को बढ़ाता है। अधिक उदाहरणों का अन्वेषण करें

ये केस स्टडी इस बात के ठोस प्रमाण के रूप में कार्य करती हैं कि विकेंद्रीकृत एआई की मापनीयता और नवाचार क्षमता एक क्षेत्र तक सीमित नहीं है बल्कि रचनात्मक, वित्तीय और उपभोक्ता परिदृश्यों में लहर प्रभाव डाल रही है।

चुनौतियाँ और विचार​

हालांकि एआई और वेब3 एकीकरण का वादा बहुत बड़ा है, कई चुनौतियाँ सावधानीपूर्वक विचार करने योग्य हैं:

डेटा गोपनीयता और नियामक जटिलताएँ​

वेब3 को डेटा स्वामित्व और पारदर्शिता पर इसके जोर के लिए मनाया जाता है। हालाँकि, एआई की सफलता विशाल मात्रा में डेटा तक पहुँच पर निर्भर करती है—एक आवश्यकता जो गोपनीयता-संरक्षण ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल के साथ असंगत हो सकती है। यह तनाव विकसित हो रहे वैश्विक नियामक ढाँचों द्वारा और अधिक जटिल हो जाता है। जैसे-जैसे सरकारें उपभोक्ता संरक्षण के साथ नवाचार को संतुलित करने का प्रयास करती हैं, सेफ इनोवेशन फ्रेमवर्क जैसी पहल और बलेटचले घोषणा जैसी अंतरराष्ट्रीय प्रयास सतर्क लेकिन समन्वित नियामक कार्रवाई का मार्ग प्रशस्त कर रहे हैं। नियामक प्रयासों के बारे में अधिक जानें

विकेंद्रीकृत दुनिया में केंद्रीकरण जोखिम​

सबसे विरोधाभासी चुनौतियों में से एक एआई विकास का संभावित केंद्रीकरण है। हालांकि वेब3 का सिद्धांत शक्ति वितरित करना है, अधिकांश एआई नवाचार कुछ प्रमुख तकनीकी खिलाड़ियों के हाथों में केंद्रित है। विकास के ये केंद्रीय केंद्र अनजाने में स्वाभाविक रूप से विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर एक पदानुक्रमित संरचना थोप सकते हैं, पारदर्शिता और सामुदायिक नियंत्रण जैसे मुख्य वेब3 सिद्धांतों को कमजोर कर सकते हैं। इसे कम करने के लिए ओपन-सोर्स प्रयासों और विविध डेटा सोर्सिंग की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई सिस्टम निष्पक्ष और पक्षपातरहित बने रहें। अधिक अंतर्दृष्टि की खोज करें

तकनीकी जटिलता और ऊर्जा खपत​

वेब3 वातावरण में एआई को एकीकृत करना कोई छोटी उपलब्धि नहीं है। इन दो जटिल प्रणालियों को जोड़ना महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की मांग करता है, जो बदले में ऊर्जा खपत और पर्यावरणीय स्थिरता के बारे में चिंताओं को बढ़ाता है। डेवलपर्स और शोधकर्ता सक्रिय रूप से ऊर्जा-कुशल एआई मॉडल और वितरित कंप्यूटिंग विधियों का अन्वेषण कर रहे हैं, फिर भी ये अनुसंधान के नवजात क्षेत्र बने हुए हैं। कुंजी नवाचार को स्थिरता के साथ संतुलित करना होगा—एक चुनौती जो निरंतर तकनीकी परिशोधन और उद्योग सहयोग का आह्वान करती है।

रचनात्मक परिदृश्य में विकेंद्रीकृत एआई का भविष्य​

एआई और वेब3 का संगम केवल एक तकनीकी उन्नयन नहीं है; यह एक प्रतिमान बदलाव है—जो सांस्कृतिक, आर्थिक, और रचनात्मक आयामों को छूता है। कुकू नेटवर्क में, विकेंद्रीकृत एआई के साथ आशावाद को ईंधन देने के हमारे मिशन से एक ऐसे भविष्य की ओर इशारा किया जाता है जहां रचनात्मक पेशेवर अभूतपूर्व लाभ प्राप्त करते हैं:

निर्माता अर्थव्यवस्था को सशक्त बनाना​

उस दुनिया की कल्पना करें जहां हर रचनात्मक व्यक्ति के पास मजबूत एआई उपकरणों तक पहुंच है जो उन्हें समर्थन देने वाले विकेंद्रीकृत नेटवर्क के समान लोकतांत्रिक हैं। यह कुकू चेन जैसे प्लेटफार्मों का वादा है—एक विकेंद्रीकृत बुनियादी ढांचा जो रचनाकारों को शानदार एआई कला उत्पन्न करने, समृद्ध वार्तालाप अनुभवों में संलग्न होने, और व्यक्तिगत कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके अगली पीढ़ी के जन एआई अनुप्रयोगों को शक्ति देने की अनुमति देता है। एक विकेंद्रीकृत रचनात्मक पारिस्थितिकी तंत्र में, कलाकार, लेखक, और निर्माता अब केंद्रीकृत प्लेटफार्मों के अधीन नहीं हैं। इसके बजाय, वे एक सामुदायिक-शासित वातावरण में संचालित होते हैं जहां नवाचार साझा और अधिक न्यायसंगत रूप से मुद्रीकृत होते हैं।

प्रौद्योगिकी और रचनात्मकता के बीच की खाई को पाटना​

एआई और वेब3 का एकीकरण प्रौद्योगिकी और कला के बीच पारंपरिक सीमाओं को मिटा रहा है। जैसे-जैसे एआई मॉडल विशाल, विकेंद्रीकृत डेटा सेट से सीखते हैं, वे न केवल रचनात्मक इनपुट को समझने में बल्कि आउटपुट उत्पन्न करने में भी बेहतर होते जाते हैं जो पारंपरिक कलात्मक सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं। यह विकास डिजिटल शिल्प कौशल का एक नया रूप बना रहा है—जहां रचनात्मकता एआई की कम्प्यूटेशनल शक्ति और ब्लॉकचेन की पारदर्शिता द्वारा बढ़ाई जाती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक रचना नवीन और प्रमाणिक रूप से प्रामाणिक है।

उपन्यास दृष्टिकोण और डेटा-समर्थित विश्लेषण की भूमिका​

जैसे-जैसे हम इस सीमा का नेविगेशन करते हैं, नए मॉडलों और एकीकरणों की नवीनता और प्रभावशीलता का लगातार मूल्यांकन करना अनिवार्य है। बाजार के नेता, वेंचर कैपिटल प्रवृत्तियाँ, और शैक्षणिक अनुसंधान सभी एक तथ्य की ओर इशारा करते हैं: एआई और वेब3 का एकीकरण अपने नवजात फिर भी विस्फोटक चरण में है। हमारा विश्लेषण इस दृष्टिकोण का समर्थन करता है कि डेटा गोपनीयता और केंद्रीकरण जोखिम जैसी चुनौतियों के बावजूद, विकेंद्रीकृत एआई द्वारा संचालित रचनात्मक विस्फोट अभूतपूर्व आर्थिक अवसरों और सांस्कृतिक बदलावों का मार्ग प्रशस्त करेगा। आगे रहने के लिए अनुभवजन्य डेटा को शामिल करना, वास्तविक दुनिया के परिणामों की जांच करना, और यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि नियामक ढाँचे नवाचार को बाधित करने के बजाय उसका समर्थन करें।

निष्कर्ष​

एआई और वेब3 का परिवेशीय संलयन प्रौद्योगिकी के मोर्चे पर सबसे आशाजनक और विघटनकारी प्रवृत्तियों में से एक के रूप में खड़ा है। सुरक्षा और परिचालन दक्षता को बढ़ाने से लेकर रचनात्मक उत्पादन को लोकतांत्रिक बनाने और डिजिटल कारीगरों की नई पीढ़ी को सशक्त बनाने तक, इन प्रौद्योगिकियों का एकीकरण उद्योगों को व्यापक रूप से बदल रहा है। हालाँकि, जैसे-जैसे हम भविष्य की ओर देखते हैं, आगे का रास्ता चुनौतियों के बिना नहीं है। विकेंद्रीकृत एआई की पूरी क्षमता का उपयोग करने के लिए नियामक, तकनीकी, और केंद्रीकरण चिंताओं को संबोधित करना महत्वपूर्ण होगा।

निर्माताओं और निर्माताओं के लिए, यह संगम कार्रवाई के लिए एक आह्वान है—एक ऐसी दुनिया की पुनर्कल्पना करने का निमंत्रण जहां विकेंद्रीकृत प्रणालियाँ न केवल नवाचार को सशक्त बनाती हैं बल्कि समावेशिता और स्थिरता को भी बढ़ावा देती हैं। एआई-संवर्धित विकेंद्रीकरण के उभरते प्रतिमानों का लाभ उठाकर, हम एक ऐसे भविष्य का निर्माण कर सकते हैं जो उतना ही सुरक्षित और कुशल है जितना कि यह रचनात्मक और आशावादी है।

जैसे-जैसे बाजार नए केस स्टडी, रणनीतिक साझेदारियों, और डेटा-समर्थित साक्ष्यों के साथ विकसित होता रहता है, एक बात स्पष्ट रहती है: एआई और वेब3 का संगम एक प्रवृत्ति से अधिक है—यह वह आधार है जिस पर डिजिटल नवाचार की अगली लहर का निर्माण किया जाएगा। चाहे आप एक अनुभवी निवेशक हों, एक तकनीकी उद्यमी हों, या एक दूरदर्शी निर्माता हों, इस प्रतिमान को अपनाने का समय अब है।

जैसे-जैसे हम आगे बढ़ते रहेंगे, इस रोमांचक एकीकरण के हर पहलू का अन्वेषण करते रहेंगे। कुकू नेटवर्क में, हम विकेंद्रीकृत एआई प्रौद्योगिकी के माध्यम से दुनिया को अधिक आशावादी बनाने के लिए समर्पित हैं, और हम आपको इस परिवर्तनकारी यात्रा में हमारे साथ शामिल होने के लिए आमंत्रित करते हैं।

संदर्भ:

• डॉयचे टेलीकॉम और फेच.एआई साझेदारी
• पेटोशी और ईएमसी प्रोटोकॉल सहयोग
• एक्सियोस बीएफडी न्यूयॉर्क 2024 रिकैप
• रॉयटर्स पर एआई फंडिंग प्रवृत्तियाँ
• रूटडेटा पर वेब3 बाजार गतिकी
• आर्ट एआई के एपोनिम पर लॉजिकफुल केस स्टडी
• लीप एआई के थर्डवेब केस स्टडी
• वेब3 गेमिंग पर यूइननो.आईओ
• वेब3 में एआई रूपांतरणों पर प्लेटो एआईस्ट्रीम

इस संगम में अवसरों और चुनौतियों दोनों को स्वीकार करके, हम न केवल भविष्य के लिए खुद को तैयार करते हैं बल्कि एक अधिक विकेंद्रीकृत और रचनात्मक डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र की ओर एक आंदोलन को प्रेरित करते हैं।

हम अक्सर बड़े मॉडल, बड़े संदर्भ विंडो, और अधिक पैरामीटर की बात करते हैं। लेकिन असली सफलता शायद आकार के बारे में नहीं है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) यह दर्शाता है कि एआई सहायक अपने आसपास की दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, और यह अभी हो रहा है।

एआई सहायकों के साथ असली समस्या​

यहाँ एक परिदृश्य है जिसे हर डेवलपर जानता है: आप कोड को डिबग करने में मदद के लिए एक एआई सहायक का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यह आपके रिपॉजिटरी को नहीं देख सकता। या आप इसे बाजार डेटा के बारे में पूछ रहे हैं, लेकिन इसकी जानकारी महीनों पुरानी है। मूलभूत सीमा एआई की बुद्धिमत्ता नहीं है—यह वास्तविक दुनिया तक पहुंचने की इसकी अक्षमता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे प्रतिभाशाली विद्वानों की तरह रहे हैं जो केवल अपने प्रशिक्षण डेटा के साथ एक कमरे में बंद हैं। चाहे वे कितने भी स्मार्ट हो जाएं, वे वर्तमान स्टॉक की कीमतें नहीं देख सकते, आपके कोडबेस को नहीं देख सकते, या आपके उपकरणों के साथ इंटरैक्ट नहीं कर सकते। अब तक।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का प्रवेश​

MCP बाहरी सिस्टम के साथ एआई सहायकों के इंटरैक्शन को मौलिक रूप से पुनः कल्पित करता है। बड़े पैरामीटर मॉडल में अधिक संदर्भ को ठूंसने की कोशिश करने के बजाय, MCP एआई के लिए आवश्यकतानुसार जानकारी और सिस्टम तक गतिशील रूप से पहुंचने का एक मानकीकृत तरीका बनाता है।

आर्किटेक्चर सरल लेकिन शक्तिशाली है:

• MCP होस्ट्स: प्रोग्राम या टूल जैसे Claude Desktop जहां एआई मॉडल विभिन्न सेवाओं के साथ ऑपरेट और इंटरैक्ट करते हैं। होस्ट एआई सहायक के लिए रनटाइम वातावरण और सुरक्षा सीमाएं प्रदान करता है।

• MCP क्लाइंट्स: एआई सहायक के भीतर घटक जो अनुरोधों को प्रारंभ करते हैं और MCP सर्वरों के साथ संचार को संभालते हैं। प्रत्येक क्लाइंट विशेष कार्यों को करने या विशेष संसाधनों तक पहुंचने के लिए एक समर्पित कनेक्शन बनाए रखता है, अनुरोध-प्रतिक्रिया चक्र का प्रबंधन करता है।

• MCP सर्वर्स: हल्के, विशेष प्रोग्राम जो विशिष्ट सेवाओं की क्षमताओं को उजागर करते हैं। प्रत्येक सर्वर एक प्रकार के एकीकरण को संभालने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है, चाहे वह Brave के माध्यम से वेब खोज हो, GitHub रिपॉजिटरी तक पहुंच हो, या स्थानीय डेटाबेस को क्वेरी करना हो। ओपन-सोर्स सर्वर्स हैं।

• स्थानीय और दूरस्थ संसाधन: अंतर्निहित डेटा स्रोत और सेवाएं जिन तक MCP सर्वर पहुंच सकते हैं। स्थानीय संसाधनों में आपकी कंप्यूटर पर फाइलें, डेटाबेस, और सेवाएं शामिल हैं, जबकि दूरस्थ संसाधनों में बाहरी एपीआई और क्लाउड सेवाएं शामिल हैं जिनसे सर्वर सुरक्षित रूप से कनेक्ट कर सकते हैं।

इसे एआई सहायकों को एपीआई-चालित संवेदी प्रणाली देने के रूप में सोचें। प्रशिक्षण के दौरान सब कुछ याद रखने की कोशिश करने के बजाय, वे अब बाहर जाकर पूछ सकते हैं कि उन्हें क्या जानना है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है: तीन सफलताएं​

1. वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता: बासी प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, एआई सहायक अब प्राधिकृत स्रोतों से वर्तमान जानकारी खींच सकते हैं। जब आप बिटकॉइन की कीमत के बारे में पूछते हैं, तो आपको आज की संख्या मिलती है, न कि पिछले साल की।

2. सिस्टम एकीकरण: MCP विकास वातावरण, व्यावसायिक उपकरणों, और एपीआई के साथ सीधे इंटरैक्शन को सक्षम करता है। आपका एआई सहायक केवल कोड के बारे में बात नहीं कर रहा है—यह वास्तव में आपके रिपॉजिटरी को देख और इंटरैक्ट कर सकता है।

3. डिजाइन द्वारा सुरक्षा: क्लाइंट-होस्ट-सर्वर मॉडल स्पष्ट सुरक्षा सीमाएं बनाता है। संगठन एआई सहायता के लाभों को बनाए रखते हुए ग्रैन्युलर एक्सेस कंट्रोल्स को लागू कर सकते हैं। अब सुरक्षा और क्षमता के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है।

देखना विश्वास करना है: MCP का कार्यान्वयन​

आइए Claude Desktop App और Brave Search MCP टूल का उपयोग करके एक व्यावहारिक उदाहरण सेट करें। यह Claude को वास्तविक समय में वेब खोज करने देगा:

1. Claude Desktop स्थापित करें​

2. एक Brave एपीआई कुंजी प्राप्त करें​

3. एक कॉन्फ़िग फ़ाइल बनाएं​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

और फिर फ़ाइल को इस तरह संशोधित करें:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. Claude Desktop App को पुनः लॉन्च करें​

ऐप के दाईं ओर, आपको इंटरनेट खोजों के लिए दो नए टूल दिखाई देंगे (नीचे दी गई छवि में लाल घेरे में हाइलाइट किया गया) जो Brave Search MCP टूल का उपयोग करते हैं।

एक बार कॉन्फ़िगर हो जाने पर, परिवर्तन सहज होता है। मैनचेस्टर यूनाइटेड के नवीनतम खेल के बारे में Claude से पूछें, और पुराने प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह सटीक, अद्यतन जानकारी देने के लिए वास्तविक समय में वेब खोज करता है।

बड़ा चित्र: क्यों MCP सब कुछ बदलता है​

यहाँ निहितार्थ सरल वेब खोजों से कहीं आगे जाते हैं। MCP एआई सहायता के लिए एक नया प्रतिमान बनाता है:

1. उपकरण एकीकरण: एआई सहायक अब किसी भी उपकरण का उपयोग कर सकते हैं जिसमें एपीआई है। गिट ऑपरेशन्स, डेटाबेस क्वेरी, या स्लैक संदेशों के बारे में सोचें।

2. वास्तविक दुनिया की ग्राउंडिंग: वर्तमान डेटा तक पहुंचकर, एआई प्रतिक्रियाएं प्रशिक्षण डेटा के बजाय वास्तविकता में आधारित हो जाती हैं।

3. विस्तारशीलता: प्रोटोकॉल विस्तार के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे-जैसे नए उपकरण और एपीआई उभरते हैं, उन्हें MCP पारिस्थितिकी तंत्र में जल्दी से एकीकृत किया जा सकता है।

MCP के लिए आगे क्या है​

हम MCP के साथ क्या संभव है, इसका सिर्फ शुरुआत देख रहे हैं। कल्पना करें कि एआई सहायक जो कर सकते हैं:

• वास्तविक समय के बाजार डेटा को खींचें और विश्लेषण करें
• आपके विकास वातावरण के साथ सीधे इंटरैक्ट करें
• आपकी कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ों तक पहुंचें और उनका सारांश बनाएं
• वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए कई व्यावसायिक उपकरणों में समन्वय करें

आगे का रास्ता​

MCP एआई क्षमताओं के बारे में हमारी सोच में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। बड़े संदर्भ विंडो के साथ बड़े मॉडल बनाने के बजाय, हम एआई के लिए मौजूदा सिस्टम और डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के स्मार्ट तरीके बना रहे हैं।

डेवलपर्स, विश्लेषकों, और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, MCP एआई एकीकरण के लिए नई संभावनाएं खोलता है। यह सिर्फ इस बारे में नहीं है कि एआई क्या जानता है—यह इस बारे में है कि यह क्या कर सकता है।

एआई में असली क्रांति शायद मॉडल को बड़ा बनाने के बारे में नहीं है। यह उन्हें अधिक कनेक्टेड बनाने के बारे में हो सकता है। और MCP के साथ, वह क्रांति पहले से ही यहाँ है।

डीपसीक की ओपन-सोर्स क्रांति: एक बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन से अंतर्दृष्टियाँ​

डीपसीक एआई की दुनिया में तूफान ला रहा है। जैसे ही डीपसीक-R1 के आसपास की चर्चाएँ ठंडी नहीं हुई थीं, टीम ने एक और धमाका किया: एक ओपन-सोर्स मल्टीमॉडल मॉडल, जानूस-प्रो। गति चक्करदार है, महत्वाकांक्षाएँ स्पष्ट हैं।

दो दिन पहले, शीर्ष एआई शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, और निवेशकों का एक समूह शिशियांग द्वारा आयोजित एक बंद-द्वार चर्चा के लिए एकत्र हुआ, जो विशेष रूप से डीपसीक पर केंद्रित थी। तीन घंटे से अधिक समय तक, उन्होंने डीपसीक के तकनीकी नवाचारों, संगठनात्मक संरचना, और इसके उदय के व्यापक प्रभावों का विश्लेषण किया—एआई व्यापार मॉडल, द्वितीयक बाजारों, और एआई अनुसंधान के दीर्घकालिक प्रक्षेपवक्र पर।

डीपसीक की ओपन-सोर्स पारदर्शिता के सिद्धांत का पालन करते हुए, हम अपनी सामूहिक सोच को जनता के लिए खोल रहे हैं। यहाँ चर्चा से निकाली गई अंतर्दृष्टियाँ हैं, जो डीपसीक की रणनीति, इसके तकनीकी सफलताओं, और एआई उद्योग पर इसके प्रभाव को कवर करती हैं।

डीपसीक: रहस्य और मिशन​

• डीपसीक का मुख्य मिशन: सीईओ लियांग वेनफेंग सिर्फ एक और एआई उद्यमी नहीं हैं—वह दिल से एक इंजीनियर हैं। सैम ऑल्टमैन की तरह नहीं, वह सिर्फ दृष्टिकोण पर नहीं, बल्कि तकनीकी निष्पादन पर केंद्रित हैं।
• डीपसीक ने सम्मान क्यों अर्जित किया: इसकी MoE (मिश्रण विशेषज्ञ) वास्तुकला एक प्रमुख विभेदक है। OpenAI के o1 मॉडल की प्रारंभिक प्रतिकृति सिर्फ शुरुआत थी—वास्तविक चुनौती सीमित संसाधनों के साथ स्केलिंग करना है।
• एनवीडिया की अनुमति के बिना स्केलिंग: 50,000 जीपीयू होने के दावों के बावजूद, डीपसीक संभवतः लगभग 10,000 पुराने A100s और 3,000 प्रतिबंध से पहले के H800s के साथ काम करता है। अमेरिकी लैब्स के विपरीत, जो हर समस्या पर कंप्यूट फेंकते हैं, डीपसीक को दक्षता में मजबूर किया जाता है।
• डीपसीक का असली फोकस: OpenAI या Anthropic के विपरीत, डीपसीक "मनुष्यों की सेवा करने वाले एआई" पर केंद्रित नहीं है। इसके बजाय, यह स्वयं बुद्धिमत्ता का पीछा कर रहा है। यह इसका गुप्त हथियार हो सकता है।

अन्वेषक बनाम अनुयायी: एआई की शक्ति के नियम​

• एआई विकास एक चरण कार्य है: पकड़ने की लागत अग्रणी होने की तुलना में 10x कम है। "अनुयायी" पिछले सफलताओं का लाभ उठाते हैं, जबकि "अन्वेषक" को अंधाधुंध आगे बढ़ना पड़ता है, भारी आर एंड डी खर्चों का सामना करना पड़ता है।
• क्या डीपसीक OpenAI को पार कर सकता है? यह संभव है—लेकिन केवल अगर OpenAI ठोकर खाता है। एआई अभी भी एक खुली समस्या है, और डीपसीक का तर्कसंगत मॉडल पर दृष्टिकोण एक मजबूत दांव है।

डीपसीक के पीछे के तकनीकी नवाचार​

1. सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) का अंत?​

• डीपसीक का सबसे विघटनकारी दावा: तर्कसंगत कार्यों के लिए SFT अब आवश्यक नहीं हो सकता है। यदि सच है, तो यह एक प्रतिमान बदलाव का संकेत देता है।
• लेकिन इतनी जल्दी नहीं... डीपसीक-R1 अभी भी SFT पर निर्भर करता है, विशेष रूप से संरेखण के लिए। वास्तविक बदलाव यह है कि SFT का उपयोग कैसे किया जाता है—तर्कसंगत कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से संक्षिप्त करना।

2. डेटा दक्षता: असली खाई​

• डीपसीक डेटा लेबलिंग को प्राथमिकता क्यों देता है: लियांग वेनफेंग स्वयं डेटा लेबल करते हैं, इसके महत्व को रेखांकित करते हुए। टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग में सफलता सावधानीपूर्वक मानव एनोटेशन से आई—डीपसीक वही कठोरता लागू कर रहा है।
• मल्टी-मॉडल डेटा: अभी तैयार नहीं—जानूस-प्रो रिलीज के बावजूद, मल्टी-मॉडल लर्निंग अत्यधिक महंगी बनी हुई है। अभी तक किसी भी लैब ने सम्मोहक लाभ नहीं दिखाए हैं।

3. मॉडल डिस्टिलेशन: एक दोधारी तलवार​

• डिस्टिलेशन दक्षता को बढ़ाता है लेकिन विविधता को कम करता है: यह दीर्घकालिक में मॉडल क्षमताओं को सीमित कर सकता है।
• डिस्टिलेशन का "छिपा हुआ ऋण": एआई प्रशिक्षण की मौलिक चुनौतियों को समझे बिना, डिस्टिलेशन पर निर्भरता अगली पीढ़ी की आर्किटेक्चर के उभरने पर अप्रत्याशित कठिनाइयों का कारण बन सकती है।

4. प्रक्रिया पुरस्कार: एआई संरेखण में एक नया मोर्चा​

• परिणाम पर्यवेक्षण सीमा को परिभाषित करता है: प्रक्रिया-आधारित सुदृढीकरण सीखना हैकिंग को रोक सकता है, लेकिन बुद्धिमत्ता की ऊपरी सीमा अभी भी परिणाम-चालित प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है।
• आरएल विरोधाभास: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के पास शतरंज की तरह एक परिभाषित जीत की स्थिति नहीं है। अल्फाज़ीरो ने काम किया क्योंकि जीत बाइनरी थी। एआई तर्कसंगतता में यह स्पष्टता नहीं है।

OpenAI ने डीपसीक की विधियों का उपयोग क्यों नहीं किया?​

• ध्यान का मामला: OpenAI पैमाने को प्राथमिकता देता है, दक्षता को नहीं।
• यू.एस. में "छिपा हुआ एआई युद्ध": OpenAI और Anthropic ने शायद डीपसीक के दृष्टिकोण को नजरअंदाज किया है, लेकिन वे लंबे समय तक ऐसा नहीं करेंगे। यदि डीपसीक व्यवहार्य साबित होता है, तो अनुसंधान दिशा में बदलाव की उम्मीद करें।

2025 में एआई का भविष्य​

• ट्रांसफॉर्मर्स से परे? एआई संभवतः विभिन्न आर्किटेक्चर में विभाजित हो जाएगा। क्षेत्र अभी भी ट्रांसफॉर्मर्स पर केंद्रित है, लेकिन वैकल्पिक मॉडल उभर सकते हैं।
• आरएल की अप्रयुक्त क्षमता: सुदृढीकरण सीखना गणित और कोडिंग जैसे संकीर्ण डोमेन के बाहर कम उपयोग किया गया है।
• एआई एजेंटों का वर्ष? प्रचार के बावजूद, अभी तक किसी भी लैब ने एक ब्रेकथ्रू एआई एजेंट नहीं दिया है।

क्या डेवलपर्स डीपसीक में स्थानांतरित होंगे?​

• अभी नहीं। OpenAI की श्रेष्ठ कोडिंग और निर्देश-पालन क्षमताएँ अभी भी इसे बढ़त देती हैं।
• लेकिन अंतर कम हो रहा है। यदि डीपसीक गति बनाए रखता है, तो डेवलपर्स 2025 में स्थानांतरित हो सकते हैं।

OpenAI स्टारगेट $500B दांव: क्या यह अभी भी समझ में आता है?​

• डीपसीक का उदय एनवीडिया के प्रभुत्व पर संदेह डालता है। यदि दक्षता बल-प्रदर्शन स्केलिंग को मात देती है, तो OpenAI का $500B सुपरकंप्यूटर अत्यधिक लग सकता है।
• क्या OpenAI वास्तव में $500B खर्च करेगा? सॉफ्टबैंक वित्तीय समर्थक है, लेकिन इसकी तरलता की कमी है। निष्पादन अनिश्चित बना हुआ है।
• मेटा डीपसीक को रिवर्स-इंजीनियर कर रहा है। यह इसके महत्व की पुष्टि करता है, लेकिन क्या मेटा अपनी रोडमैप को अनुकूलित कर सकता है यह स्पष्ट नहीं है।

बाजार प्रभाव: विजेता और हारने वाले​

• अल्पकालिक: एआई चिप स्टॉक्स, जिसमें एनवीडिया शामिल है, अस्थिरता का सामना कर सकते हैं।
• दीर्घकालिक: एआई की विकास कहानी बरकरार है—डीपसीक बस यह साबित करता है कि दक्षता कच्ची शक्ति के जितनी ही महत्वपूर्ण है।

ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स: नया युद्धक्षेत्र​

• यदि ओपन-सोर्स मॉडल क्लोज्ड-सोर्स प्रदर्शन के 95% तक पहुँच जाते हैं, तो पूरा एआई व्यापार मॉडल बदल जाता है।
• डीपसीक OpenAI को मजबूर कर रहा है। यदि ओपन मॉडल सुधार करते रहते हैं, तो स्वामित्व वाला एआई अस्थिर हो सकता है।

वैश्विक एआई रणनीति पर डीपसीक का प्रभाव​

• चीन अपेक्षा से तेजी से पकड़ रहा है। चीन और अमेरिका के बीच एआई अंतराल पहले सोचे गए दो वर्षों के बजाय 3-9 महीने जितना कम हो सकता है।
• डीपसीक चीन की एआई रणनीति के लिए एक प्रमाण-कॉन्सेप्ट है। कंप्यूट सीमाओं के बावजूद, दक्षता-चालित नवाचार काम कर रहा है।

अंतिम शब्द: दृष्टि प्रौद्योगिकी से अधिक महत्वपूर्ण है​

• डीपसीक का वास्तविक विभेदक इसकी महत्वाकांक्षा है। एआई सफलताएँ बुद्धिमत्ता की सीमाओं को धकेलने से आती हैं, न कि केवल मौजूदा मॉडलों को परिष्कृत करने से।
• अगली लड़ाई तर्कसंगतता है। जो भी अगले पीढ़ी के एआई तर्कसंगत मॉडल का अग्रणी होगा, वह उद्योग की दिशा को परिभाषित करेगा।

एक विचार प्रयोग: यदि आपके पास डीपसीक के सीईओ लियांग वेनफेंग से एक सवाल पूछने का मौका होता, तो वह क्या होता? कंपनी के स्केलिंग के दौरान आपके सर्वोत्तम सलाह क्या हैं? अपने विचार साझा करें—उत्कृष्ट प्रतिक्रियाएँ शायद अगले बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन में निमंत्रण अर्जित कर सकती हैं।

डीपसीक ने एआई में एक नया अध्याय खोला है। क्या यह पूरी कहानी को फिर से लिखता है, यह देखना बाकी है।

परिचय​

एआई परिदृश्य एक भूकंपीय बदलाव का सामना कर रहा है। पिछले दो हफ्तों में, हमने अग्रणी एआई शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के साथ एक बंद-द्वार चर्चा आयोजित की, जिससे 2025 में उद्योग की दिशा के बारे में आकर्षक अंतर्दृष्टियाँ मिलीं। जो उभर कर आया है वह शक्ति का एक जटिल पुनर्संरेखण है, स्थापित खिलाड़ियों के लिए अप्रत्याशित चुनौतियाँ, और महत्वपूर्ण मोड़ जो प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देंगे।

यह सिर्फ एक रिपोर्ट नहीं है—यह उद्योग के भविष्य का एक नक्शा है। आइए 2025 को परिभाषित करने वाले विजेताओं, हारने वालों, और महत्वपूर्ण दांवों में गोता लगाएँ।

विजेता: एक नई शक्ति संरचना का उदय​

एंथ्रोपिक: व्यावहारिक अग्रणी​

एंथ्रोपिक 2025 में एक नेता के रूप में उभरता है, जो एक स्पष्ट और व्यावहारिक रणनीति द्वारा संचालित है:

• मॉडल नियंत्रण प्रोटोकॉल (एमसीपी): एमसीपी सिर्फ एक तकनीकी विनिर्देश नहीं है बल्कि कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के लिए उद्योग-व्यापी मानकों को बनाने के लिए एक बुनियादी प्रोटोकॉल है। इसे एजेंट युग के लिए टीसीपी/आईपी के रूप में सोचें—एंथ्रोपिक को एआई इंटरऑपरेबिलिटी के केंद्र में रखने के लिए एक महत्वाकांक्षी कदम।
• इन्फ्रास्ट्रक्चर मास्टरी: एंथ्रोपिक का ध्यान कंप्यूट दक्षता और कस्टम चिप डिज़ाइन पर एआई तैनाती की स्केलेबिलिटी चुनौतियों को संबोधित करने में दूरदर्शिता का प्रदर्शन करता है।
• रणनीतिक साझेदारियाँ: शक्तिशाली मॉडल बनाने पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करके और पूरक क्षमताओं को भागीदारों को आउटसोर्स करके, एंथ्रोपिक एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है। उनका क्लॉड 3.5 सोननेट मॉडल एक स्टैंडआउट बना हुआ है, जो छह महीने तक कोडिंग अनुप्रयोगों में शीर्ष स्थान पर है—एआई शर्तों में एक अनंत काल।

गूगल: वर्टिकल इंटीग्रेशन चैंपियन​

गूगल का प्रभुत्व उसके पूरे एआई मूल्य श्रृंखला पर बेजोड़ नियंत्रण से आता है:

• एंड-टू-एंड इन्फ्रास्ट्रक्चर: गूगल के कस्टम टीपीयू, व्यापक डेटा सेंटर, और सिलिकॉन, सॉफ़्टवेयर, और अनुप्रयोगों के बीच कड़ी एकीकरण एक अभेद्य प्रतिस्पर्धात्मक खाई बनाते हैं।
• जेमिनी एक्सप-1206 प्रदर्शन: जेमिनी एक्सप-1206 के प्रारंभिक परीक्षणों ने नए मानक स्थापित किए हैं, जो गूगल की स्टैक के पार अनुकूलन करने की क्षमता को मजबूत करते हैं।
• एंटरप्राइज सॉल्यूशंस: गूगल का समृद्ध आंतरिक पारिस्थितिकी तंत्र वर्कफ़्लो ऑटोमेशन सॉल्यूशंस के लिए एक परीक्षण मैदान के रूप में कार्य करता है। उनका वर्टिकल इंटीग्रेशन उन्हें एंटरप्राइज एआई में प्रभुत्व स्थापित करने की स्थिति में रखता है, जिस तरह से न तो शुद्ध-खेल एआई कंपनियाँ और न ही पारंपरिक क्लाउड प्रदाता मेल खा सकते हैं।

हारने वाले: चुनौतीपूर्ण समय आगे​

ओपनएआई: एक चौराहे पर​

अपनी प्रारंभिक सफलता के बावजूद, ओपनएआई बढ़ती चुनौतियों का सामना कर रहा है:

• संगठनात्मक संघर्ष: एलेक रैडफोर्ड जैसे उच्च-प्रोफ़ाइल प्रस्थान संभावित आंतरिक असंतुलन का संकेत देते हैं। क्या ओपनएआई का उपभोक्ता अनुप्रयोगों की ओर झुकाव एजीआई पर उसके ध्यान को कम कर रहा है?
• रणनीतिक सीमाएँ: चैटजीपीटी की सफलता, जबकि व्यावसायिक रूप से मूल्यवान है, नवाचार को प्रतिबंधित कर सकती है। जैसे-जैसे प्रतियोगी एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ और एंटरप्राइज-ग्रेड अनुप्रयोगों का अन्वेषण करते हैं, ओपनएआई चैटबॉट स्पेस में सीमित होने का जोखिम उठाता है।

एप्पल: एआई लहर को मिस करना​

एप्पल की सीमित एआई प्रगति उसके मोबाइल नवाचार में लंबे समय से चले आ रहे प्रभुत्व को खतरे में डालती है:

• रणनीतिक ब्लाइंड स्पॉट: जैसे-जैसे एआई मोबाइल पारिस्थितिक तंत्र के लिए केंद्रीय बनता जा रहा है, एआई-चालित एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस में एप्पल का प्रभावशाली योगदान की कमी उसके मुख्य व्यवसाय को कमजोर कर सकती है।
• प्रतिस्पर्धात्मक भेद्यता: अपने पारिस्थितिकी तंत्र में एआई को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण प्रगति के बिना, एप्पल तेजी से नवाचार कर रहे प्रतिस्पर्धियों से पीछे रहने का जोखिम उठाता है।

2025 के लिए महत्वपूर्ण दांव​

मॉडल क्षमताएँ: महान विभाजन​

एआई उद्योग दो संभावित भविष्यों के साथ एक चौराहे पर खड़ा है:

1. एजीआई छलांग: एजीआई में एक सफलता वर्तमान अनुप्रयोगों को अप्रचलित कर सकती है, रातोंरात उद्योग को पुन: आकार दे सकती है।
2. क्रमिक विकास: अधिक संभावना है, क्रमिक सुधार व्यावहारिक अनुप्रयोगों और एंड-टू-एंड ऑटोमेशन को प्रेरित करेंगे, उन कंपनियों को लाभान्वित करेंगे जो मौलिक सफलताओं पर उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

कंपनियों को बुनियादी अनुसंधान को बनाए रखने और तत्काल मूल्य प्रदान करने के बीच संतुलन बनाना चाहिए।

एजेंट विकास: अगला मोर्चा​

एजेंट एआई-मानव इंटरैक्शन में एक परिवर्तनकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं।

• संदर्भ प्रबंधन: उद्यम सरल प्रॉम्प्ट-प्रतिक्रिया मॉडल से आगे बढ़ रहे हैं ताकि वर्कफ़्लोज़ में प्रासंगिक समझ को शामिल किया जा सके। यह आर्किटेक्चर को सरल बनाता है, जिससे अनुप्रयोग मॉडल क्षमताओं के साथ विकसित हो सकते हैं।
• मानव-एआई सहयोग: स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। एंथ्रोपिक के एमसीपी जैसी नवाचार एजेंट ऐप स्टोर के लिए आधार तैयार कर सकते हैं, जो एजेंटों और उद्यम प्रणालियों के बीच सहज संचार को सक्षम बनाते हैं।

आगे की राह: अगला मेगा प्लेटफॉर्म​

एआई ऑपरेटिंग सिस्टम युग​

एआई प्लेटफॉर्म प्रतिमानों को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार है, डिजिटल युग के लिए नए "ऑपरेटिंग सिस्टम" बना रहा है:

• बुनियादी ढांचा के रूप में फाउंडेशन मॉडल: मॉडल स्वयं में प्लेटफॉर्म बन रहे हैं, एपीआई-प्रथम विकास और मानकीकृत एजेंट प्रोटोकॉल नवाचार को प्रेरित कर रहे हैं।
• नई इंटरैक्शन प्रतिमान: एआई पारंपरिक इंटरफेस से आगे बढ़ेगा, उपकरणों और परिवेश वातावरण में सहज एकीकृत होगा। रोबोटिक्स और पहनने योग्य एआई एजेंटों का युग आ रहा है।
• हार्डवेयर विकास: विशेष चिप्स, एज कंप्यूटिंग, और अनुकूलित हार्डवेयर फॉर्म फैक्टर उद्योगों में एआई अपनाने को तेज करेंगे।

निष्कर्ष​

एआई उद्योग एक निर्णायक चरण में प्रवेश कर रहा है जहाँ व्यावहारिक अनुप्रयोग, बुनियादी ढांचा, और मानव इंटरैक्शन केंद्र में हैं। विजेता उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे:

• वास्तविक समस्याओं को हल करने वाले एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस प्रदान करना।
• प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ने के लिए वर्टिकल एप्लिकेशन में विशेषज्ञता।
• कुशल तैनाती के लिए मजबूत, स्केलेबल बुनियादी ढांचा बनाना।
• स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करने वाले मानव-एआई इंटरैक्शन प्रतिमान को परिभाषित करना।

यह एक महत्वपूर्ण क्षण है। सफल होने वाली कंपनियाँ वे होंगी जो एआई की क्षमता को ठोस, परिवर्तनकारी मूल्य में अनुवादित करती हैं। जैसे-जैसे 2025 सामने आता है, अगला मेगा-प्लेटफॉर्म और पारिस्थितिकी तंत्र को परिभाषित करने की दौड़ पहले ही शुरू हो चुकी है।

आपका क्या विचार है? क्या हम एजीआई सफलता की ओर बढ़ रहे हैं, या क्रमिक प्रगति हावी होगी? अपने विचार साझा करें और बातचीत में शामिल हों।

कुकू नेटवर्क IoTeX पर लेयर 2 समाधान के रूप में अपने विस्तार की घोषणा करते हुए उत्साहित है, अपने विकेंद्रीकृत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर को IoTeX के समृद्ध इकोसिस्टम में ला रहा है। यह रणनीतिक साझेदारी कुकू की एआई मॉडल सेवा में विशेषज्ञता को IoTeX के मजबूत मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ जोड़ती है, दोनों समुदायों के लिए नए अवसर पैदा करती है।

आवश्यकता​

IoTeX उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को कुशल, विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों की आवश्यकता है, जबकि एआई एप्लिकेशन निर्माताओं को स्केलेबल ब्लॉकचेन इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है। IoTeX पर निर्माण करके, कुकू चेन इन आवश्यकताओं को पूरा करता है जबकि अपने विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस को एक नए इकोसिस्टम में विस्तारित करता है।

समाधान​

IoTeX पर कुकू चेन प्रदान करता है:

• IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ सहज एकीकरण
• एआई मॉडल सेवा के लिए कम लेनदेन लागत
• विकेंद्रीकृत एआई अनुप्रयोगों के लिए बढ़ी हुई स्केलेबिलिटी
• IoTeX और कुकू चेन के बीच क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी

एयरड्रॉप विवरण​

इस विस्तार का जश्न मनाने के लिए, कुकू नेटवर्क IoTeX और कुकू समुदाय के सदस्यों के लिए एक एयरड्रॉप अभियान शुरू कर रहा है। प्रतिभागी विभिन्न सगाई गतिविधियों के माध्यम से $CAI टोकन कमा सकते हैं:

1. IoTeX इकोसिस्टम के प्रारंभिक अपनाने वाले
2. नेटवर्क में योगदान देने वाले जीपीयू माइनर्स
3. क्रॉस-चेन गतिविधियों में सक्रिय भागीदारी
4. समुदाय की सगाई और विकास में योगदान

नेतृत्व से उद्धरण​

"IoTeX पर लेयर 2 के रूप में कुकू चेन का निर्माण हमारे मिशन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है," कुकू नेटवर्क की सीपीओ डोरा नोदा कहती हैं। "यह सहयोग हमें IoTeX के अभिनव मशीनफाई इकोसिस्टम में कुशल, सुलभ एआई गणना लाने में सक्षम बनाता है, जबकि हमारे विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस का विस्तार करता है।"

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: IoTeX पर कुकू चेन का L2 क्या अनोखा बनाता है?

उत्तर: IoTeX पर कुकू चेन का L2 विकेंद्रीकृत एआई मॉडल सेवा को IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ अनोखे रूप से जोड़ता है, IoT उपकरणों और अनुप्रयोगों के लिए कुशल, लागत-प्रभावी एआई गणना को सक्षम बनाता है।

प्रश्न: मैं एयरड्रॉप में कैसे भाग ले सकता हूँ?

उत्तर: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ पर जाकर योग्य क्रियाएं पूरी करें और पुरस्कार प्राप्त करें।

प्रश्न: मैं अधिक $CAI कैसे प्राप्त कर सकता हूँ?

• $CAI टोकन को स्टेक करना
• जीपीयू माइनर नोड चलाना
• क्रॉस-चेन लेनदेन में भाग लेना
• समुदाय के विकास में योगदान देना

प्रश्न: जीपीयू माइनर्स के लिए तकनीकी आवश्यकताएँ क्या हैं?

उत्तर: जीपीयू माइनर्स को आवश्यकता है:

• NVIDIA GTX 3080, L4, या उससे ऊपर
• न्यूनतम 8GB रैम
• शीर्ष 10 माइनर्स में $CAI को स्टेक और वोट किया जाना चाहिए
• विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्शन विस्तृत सेटअप निर्देशों के लिए, हमारे दस्तावेज़ों पर जाएँ cuckoo.network/docs

प्रश्न: IoTeX उपयोगकर्ताओं के लिए यह क्या लाभ लाता है?

उत्तर: IoTeX उपयोगकर्ताओं को मिलता है:

• विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों तक पहुंच
• एआई सेवाओं के लिए कम लेनदेन लागत
• मौजूदा मशीनफाई अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण
• जीपीयू माइनिंग और स्टेकिंग के माध्यम से नई कमाई के अवसर

प्रश्न: क्रॉस-चेन कार्यक्षमता कैसे काम करती है?

उत्तर: उपयोगकर्ता हमारे ब्रिज इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके IoTeX, Arbitrum, और कुकू चेन के बीच संपत्तियों को सहजता से स्थानांतरित कर सकेंगे, जो पारिस्थितिक तंत्रों के बीच एकीकृत तरलता और इंटरऑपरेबिलिटी को सक्षम बनाता है। Arbitrum ब्रिज लॉन्च हो चुका है और IoTeX ब्रिज अभी भी प्रगति में है।

प्रश्न: लॉन्च के लिए समयरेखा क्या है?

उत्तर: समयरेखा:

• जनवरी 8वें सप्ताह: कुकू चेन मेननेट पर एयरड्रॉप वितरण शुरू करें
• जनवरी 29वें सप्ताह: IoTeX और कुकू चेन के बीच ब्रिज परिनियोजन
• फरवरी 12वें सप्ताह: स्वायत्त एजेंट लॉन्चपैड का पूर्ण लॉन्च

प्रश्न: डेवलपर्स IoTeX L2 पर कुकू चेन पर कैसे निर्माण कर सकते हैं?

उत्तर: डेवलपर्स परिचित एथेरियम टूल्स और भाषाओं का उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि कुकू चेन पूर्ण EVM संगतता बनाए रखता है। व्यापक दस्तावेज़ और डेवलपर संसाधन cuckoo.network/docs पर उपलब्ध होंगे।

प्रश्न: कुल एयरड्रॉप आवंटन क्या है?

उत्तर: "IoTeX x कुकू" एयरड्रॉप अभियान कुल 1 अरब $CAI टोकन की कुल आपूर्ति से प्रारंभिक अपनाने वालों और समुदाय के सदस्यों के लिए आरक्षित कुल 1‰ आवंटन का एक हिस्सा वितरित करेगा।

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रिचुअल, 2023 में पूर्व पॉलीचेन निवेशक नीरज पंत और अकिलेश पोट्टी द्वारा स्थापित, ब्लॉकचेन और एआई के संगम पर एक महत्वाकांक्षी परियोजना है। आर्केटाइप द्वारा नेतृत्व किए गए $25M सीरीज ए और पॉलीचेन कैपिटल से रणनीतिक निवेश द्वारा समर्थित, कंपनी का उद्देश्य जटिल ऑन-चेन और ऑफ-चेन इंटरैक्शन को सक्षम करने में महत्वपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर अंतराल को संबोधित करना है। अग्रणी संस्थानों और फर्मों के 30 विशेषज्ञों की टीम के साथ, रिचुअल एक प्रोटोकॉल का निर्माण कर रहा है जो एआई क्षमताओं को सीधे ब्लॉकचेन वातावरण में एकीकृत करता है, प्राकृतिक-भाषा-जनित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और गतिशील बाजार-संचालित ऋण प्रोटोकॉल जैसे उपयोग मामलों को लक्षित करता है।

ग्राहकों को एआई के लिए वेब3 की आवश्यकता क्यों है​

वेब3 और एआई का एकीकरण पारंपरिक, केंद्रीकृत एआई प्रणालियों में देखी गई कई सीमाओं को दूर कर सकता है।

1. विकेंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर हेरफेर के जोखिम को कम करने में मदद करता है: जब एआई गणनाएँ और मॉडल आउटपुट कई, स्वतंत्र रूप से संचालित नोड्स द्वारा निष्पादित किए जाते हैं, तो किसी भी एकल इकाई—चाहे वह डेवलपर हो या एक कॉर्पोरेट मध्यस्थ—के लिए परिणामों के साथ छेड़छाड़ करना कहीं अधिक कठिन हो जाता है। यह एआई-संचालित अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता विश्वास और पारदर्शिता को बढ़ाता है।

2. वेब3-नेटिव एआई ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के दायरे को केवल बुनियादी वित्तीय तर्क से परे विस्तारित करता है। एआई के लूप में होने के साथ, कॉन्ट्रैक्ट्स वास्तविक-समय बाजार डेटा, उपयोगकर्ता-जनित प्रॉम्प्ट्स, और यहां तक कि जटिल अनुमान कार्यों का जवाब दे सकते हैं। यह एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, स्वचालित ऋण निर्णय, और इन-चैट इंटरैक्शन (जैसे, FrenRug) जैसे उपयोग मामलों को सक्षम करता है जो मौजूदा, अलग-अलग एआई एपीआई के तहत असंभव होंगे। क्योंकि एआई आउटपुट सत्यापन योग्य हैं और ऑन-चेन संपत्तियों के साथ एकीकृत हैं, ये उच्च-मूल्य या उच्च-दांव निर्णय अधिक विश्वास के साथ और कम मध्यस्थों के साथ निष्पादित किए जा सकते हैं।

3. नेटवर्क के पार एआई कार्यभार को वितरित करना संभावित रूप से लागत को कम कर सकता है और स्केलेबिलिटी को बढ़ा सकता है। भले ही एआई गणनाएँ महंगी हो सकती हैं, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया वेब3 वातावरण एकल केंद्रीकृत प्रदाता के बजाय कंप्यूट संसाधनों के वैश्विक पूल से आकर्षित होता है। यह अधिक लचीली मूल्य निर्धारण, बेहतर विश्वसनीयता, और निरंतर, ऑन-चेन एआई वर्कफ़्लो की संभावना खोलता है—सभी नोड ऑपरेटरों को अपनी कंप्यूटिंग शक्ति की पेशकश करने के लिए साझा प्रोत्साहनों द्वारा समर्थित।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

प्रणाली में तीन मुख्य परतें हैं—इन्फरनेट ओरेकल, रिचुअल चेन (इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल), और नेटिव एप्लिकेशन—प्रत्येक वेब3 x एआई क्षेत्र में विभिन्न चुनौतियों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

1. इन्फरनेट ओरेकल​

• यह क्या करता है इन्फरनेट रिचुअल का पहला उत्पाद है, जो ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन एआई कंप्यूट के बीच एक पुल के रूप में कार्य करता है। बाहरी डेटा को केवल प्राप्त करने के बजाय, यह एआई मॉडल अनुमान कार्यों का समन्वय करता है, परिणाम एकत्र करता है, और उन्हें सत्यापन योग्य तरीके से ऑन-चेन लौटाता है।
• मुख्य घटक
  • कंटेनर्स: किसी भी एआई/एमएल कार्यभार (जैसे, ONNX, Torch, Hugging Face मॉडल, GPT-4) को होस्ट करने के लिए सुरक्षित वातावरण।
  • infernet-ml: लोकप्रिय मॉडल फ्रेमवर्क के साथ तैयार-से-उपयोग एकीकरण की पेशकश करते हुए एआई/एमएल वर्कफ़्लो को तैनात करने के लिए एक अनुकूलित लाइब्रेरी।
  • इन्फरनेट एसडीके: एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है ताकि डेवलपर्स आसानी से स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स लिख सकें जो एआई अनुमान परिणामों का अनुरोध और उपभोग करते हैं।
  • इन्फरनेट नोड्स: GCP या AWS जैसी सेवाओं पर तैनात, ये नोड्स ऑन-चेन अनुमान अनुरोधों के लिए सुनते हैं, कंटेनरों में कार्यों को निष्पादित करते हैं, और परिणामों को ऑन-चेन वापस वितरित करते हैं।
  • भुगतान और सत्यापन: शुल्क वितरण (कंप्यूट और सत्यापन नोड्स के बीच) का प्रबंधन करता है और यह सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न सत्यापन विधियों का समर्थन करता है कि कार्य ईमानदारी से निष्पादित किए जाते हैं।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है इन्फरनेट पारंपरिक ओरेकल से परे जाकर ऑफ-चेन एआई गणनाओं को सत्यापित करता है, न कि केवल डेटा फीड्स को। यह बार-बार या समय-संवेदनशील अनुमान कार्यों को शेड्यूल करने का भी समर्थन करता है, एआई-संचालित कार्यों को ऑन-चेन अनुप्रयोगों से जोड़ने की जटिलता को कम करता है।

2. रिचुअल चेन​

रिचुअल चेन एआई-अनुकूल सुविधाओं को इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल दोनों परतों पर एकीकृत करता है। यह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन कंप्यूट के बीच बार-बार, स्वचालित, और जटिल इंटरैक्शन को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कि सामान्य L1s से कहीं अधिक है।

2.1 इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन का इन्फ्रास्ट्रक्चर मानक ब्लॉकचेन की तुलना में अधिक जटिल एआई वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। पूर्व-संकलित मॉड्यूल, एक शेड्यूलर, और EVM++ नामक एक EVM एक्सटेंशन के माध्यम से, इसका उद्देश्य बार-बार या स्ट्रीमिंग एआई कार्यों, मजबूत खाता अमूर्तता, और स्वचालित कॉन्ट्रैक्ट इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाना है।

• मुख्य घटक

  • पूर्व-संकलित मॉड्यूल

    :

    • EIP एक्सटेंशन (जैसे, EIP-665, EIP-5027) कोड-लंबाई सीमाओं को हटाते हैं, हस्ताक्षरों के लिए गैस को कम करते हैं, और चेन और ऑफ-चेन एआई कार्यों के बीच विश्वास को सक्षम करते हैं।
    • गणनात्मक पूर्व-संकलन एआई अनुमान, शून्य-ज्ञान प्रमाण, और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के भीतर मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के लिए फ्रेमवर्क को मानकीकृत करते हैं।

  • शेड्यूलर: बाहरी “कीपर” कॉन्ट्रैक्ट्स पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे कार्यों को एक निश्चित शेड्यूल पर चलने की अनुमति मिलती है (जैसे, हर 10 मिनट)। निरंतर एआई-संचालित गतिविधियों के लिए महत्वपूर्ण।

  • EVM++: मूल खाता अमूर्तता (EIP-7702) के साथ EVM को बढ़ाता है, जिससे कॉन्ट्रैक्ट्स एक निर्धारित अवधि के लिए लेनदेन को स्वचालित रूप से अनुमोदित कर सकते हैं। यह मानव हस्तक्षेप के बिना निरंतर एआई-संचालित निर्णयों (जैसे, स्वचालित ट्रेडिंग) का समर्थन करता है।

• यह क्यों महत्वपूर्ण है अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर में सीधे एआई-केंद्रित सुविधाओं को एम्बेड करके, रिचुअल चेन जटिल, दोहरावदार, या समय-संवेदनशील एआई गणनाओं को सुव्यवस्थित करता है। डेवलपर्स को वास्तव में “बुद्धिमान” dApps बनाने के लिए एक अधिक मजबूत और स्वचालित वातावरण मिलता है।

2.2 सहमति प्रोटोकॉल लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन की प्रोटोकॉल परत विविध एआई कार्यों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की आवश्यकता को संबोधित करती है। बड़े अनुमान कार्य और विषम कंप्यूट नोड्स को सुचारू निष्पादन और सत्यापन सुनिश्चित करने के लिए विशेष शुल्क-बाजार तर्क और एक उपन्यास सहमति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
• मुख्य घटक
  • रेजोनेंस (शुल्क बाजार):
    • उपयुक्त कंप्यूट नोड्स के साथ विभिन्न जटिलता के एआई कार्यों का मिलान करने के लिए “नीलामीकर्ता” और “दलाल” भूमिकाओं को पेश करता है।
    • नेटवर्क थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए निकट-व्यापक या “बंडल” कार्य आवंटन को नियोजित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि शक्तिशाली नोड्स जटिल कार्यों को बिना रुके संभालें।
  • सिम्फनी (सहमति):
    • सत्यापन के लिए एआई गणनाओं को समानांतर उप-कार्य में विभाजित करता है। कई नोड्स प्रक्रिया चरणों और आउटपुट को अलग-अलग मान्य करते हैं।
    • कई नोड्स के पार सत्यापन कार्यभार वितरित करके नेटवर्क को ओवरलोड करने से बड़े एआई कार्यों को रोकता है।
  • vTune:
    • “बैकडोर” डेटा चेक का उपयोग करके ऑन-चेन पर नोड-प्रदर्शन मॉडल फाइन-ट्यूनिंग को सत्यापित करने का तरीका प्रदर्शित करता है।
    • न्यूनतम विश्वास धारणाओं के साथ लंबे, अधिक जटिल एआई कार्यों को संभालने की रिचुअल चेन की व्यापक क्षमता को दर्शाता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है पारंपरिक शुल्क बाजार और सहमति मॉडल भारी या विविध एआई कार्यभार के साथ संघर्ष करते हैं। दोनों को फिर से डिज़ाइन करके, रिचुअल चेन कार्यों को गतिशील रूप से आवंटित कर सकता है और परिणामों को सत्यापित कर सकता है, ऑन-चेन संभावनाओं का विस्तार कर सकता है जो बुनियादी टोकन या कॉन्ट्रैक्ट लॉजिक से कहीं अधिक है।

3. नेटिव एप्लिकेशन​

• वे क्या करते हैं इन्फरनेट और रिचुअल चेन पर निर्माण करते हुए, नेटिव एप्लिकेशन में एक मॉडल मार्केटप्लेस और एक सत्यापन नेटवर्क शामिल है, जो दिखाता है कि एआई-संचालित कार्यक्षमता को कैसे स्वाभाविक रूप से एकीकृत और ऑन-चेन मुद्रीकृत किया जा सकता है।
• मुख्य घटक
  • मॉडल मार्केटप्लेस:
    • एआई मॉडल (और संभवतः फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट) को ऑन-चेन संपत्तियों के रूप में टोकनाइज़ करता है।
    • डेवलपर्स को एआई मॉडल खरीदने, बेचने, या लाइसेंस देने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल निर्माताओं और कंप्यूट/डेटा प्रदाताओं को इनाम के रूप में आय दी जाती है।
  • सत्यापन नेटवर्क और “रोलअप-ए-ए-सर्विस”:
    • बाहरी प्रोटोकॉल (जैसे, L2s) को जटिल कार्यों जैसे शून्य-ज्ञान प्रमाण या एआई-संचालित प्रश्नों की गणना और सत्यापन के लिए एक विश्वसनीय वातावरण प्रदान करता है।
    • रिचुअल के EVM++, शेड्यूलिंग सुविधाओं, और शुल्क-बाजार डिज़ाइन का लाभ उठाते हुए अनुकूलित रोलअप समाधान प्रदान करता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है एआई मॉडल को सीधे ऑन-चेन पर व्यापार योग्य और सत्यापन योग्य बनाकर, रिचुअल ब्लॉकचेन कार्यक्षमता को एआई सेवाओं और डेटासेट के लिए एक मार्केटप्लेस में विस्तारित करता है। व्यापक नेटवर्क भी विशेष कंप्यूट के लिए रिचुअल के इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकता है, एक एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर सकता है जहां एआई कार्य और प्रमाण दोनों सस्ते और अधिक पारदर्शी हैं।

रिचुअल का पारिस्थितिकी तंत्र विकास​

रिचुअल का “खुला एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क” का दृष्टिकोण एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के साथ-साथ चलता है। कोर उत्पाद डिज़ाइन से परे, टीम ने मॉडल स्टोरेज, कंप्यूट, प्रूफ सिस्टम, और एआई एप्लिकेशन के पार साझेदारियाँ बनाई हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नेटवर्क की प्रत्येक परत को विशेषज्ञ समर्थन प्राप्त हो। साथ ही, रिचुअल वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों को अपनी चेन पर बढ़ावा देने के लिए डेवलपर संसाधनों और सामुदायिक विकास में भारी निवेश करता है।

1. पारिस्थितिकी तंत्र सहयोग

• मॉडल स्टोरेज और अखंडता: Arweave के साथ एआई मॉडल स्टोर करना सुनिश्चित करता है कि वे छेड़छाड़-प्रूफ रहें।
• कंप्यूट साझेदारी: IO.net विकेंद्रीकृत कंप्यूट प्रदान करता है जो रिचुअल की स्केलिंग आवश्यकताओं से मेल खाता है।
• प्रूफ सिस्टम और लेयर-2: Starkware और Arbitrum के साथ सहयोग EVM-आधारित कार्यों के लिए प्रूफ-जनरेशन क्षमताओं का विस्तार करता है।
• एआई उपभोक्ता ऐप्स: Myshell और Story Protocol के साथ साझेदारी अधिक एआई-संचालित सेवाओं को ऑन-चेन लाती है।
• मॉडल एसेट लेयर: Pond, Allora, और 0xScope अतिरिक्त एआई संसाधन प्रदान करते हैं और ऑन-चेन एआई सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं।
• गोपनीयता संवर्द्धन: Nillion रिचुअल चेन की गोपनीयता परत को मजबूत करता है।
• सुरक्षा और स्टेकिंग: EigenLayer नेटवर्क पर सुरक्षा और स्टेकिंग में मदद करता है।
• डेटा उपलब्धता: EigenLayer और Celestia मॉड्यूल एआई कार्यभार के लिए महत्वपूर्ण डेटा उपलब्धता को बढ़ाते हैं।

2. एप्लिकेशन विस्तार

• डेवलपर संसाधन: व्यापक गाइड बताते हैं कि एआई कंटेनरों को कैसे स्पिन करें, PyTorch चलाएँ, और ऑन-चेन कार्यों में GPT-4 या Mistral-7B को एकीकृत करें। इन्फरनेट के माध्यम से एनएफटी उत्पन्न करने जैसे व्यावहारिक उदाहरण नए लोगों के लिए बाधाओं को कम करते हैं।
• फंडिंग और त्वरण: रिचुअल अल्टर त्वरक और रिचुअल रियल्म परियोजना रिचुअल चेन पर dApps बनाने वाली टीमों को पूंजी और परामर्श प्रदान करती है।
• उल्लेखनीय परियोजनाएँ:
  • एनिमा: मल्टी-एजेंट डेफी सहायक जो उधार, स्वैप, और यील्ड रणनीतियों में प्राकृतिक-भाषा अनुरोधों को संसाधित करता है।
  • ओपस: अनुसूचित ट्रेडिंग प्रवाह के साथ एआई-जनित मीम टोकन।
  • रिलिक: एएमएम में एआई-संचालित भविष्यवाणी मॉडल को शामिल करता है, जिसका उद्देश्य अधिक लचीला और कुशल ऑन-चेन ट्रेडिंग है।
  • टिथे: उपज को सुधारने और जोखिम को कम करने के लिए ऋण प्रोटोकॉल को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एमएल का लाभ उठाता है।

उत्पाद डिज़ाइन, साझेदारी, और एआई-संचालित dApps के विविध सेट को संरेखित करके, रिचुअल खुद को वेब3 x एआई के लिए एक बहुआयामी केंद्र के रूप में स्थापित करता है। इसका पारिस्थितिकी तंत्र-पहला दृष्टिकोण—पर्याप्त डेवलपर समर्थन और वास्तविक फंडिंग अवसरों द्वारा पूरक—ऑन-चेन एआई अपनाने के लिए व्यापक आधार तैयार करता है।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

रिचुअल की उत्पाद योजनाएँ और पारिस्थितिकी तंत्र आशाजनक दिखते हैं, लेकिन कई तकनीकी अंतराल बने हुए हैं। डेवलपर्स को अभी भी मॉडल-इनफेरेंस एंडपॉइंट्स सेट करने, एआई कार्यों को तेज करने, और बड़े पैमाने पर गणनाओं के लिए कई नोड्स का समन्वय करने जैसी मौलिक समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है। फिलहाल, कोर आर्किटेक्चर सरल उपयोग मामलों को संभाल सकता है; असली चुनौती डेवलपर्स को ऑन-चेन अधिक कल्पनाशील एआई-संचालित अनुप्रयोग बनाने के लिए प्रेरित करना है।

आगे चलकर, रिचुअल वित्त पर कम ध्यान केंद्रित कर सकता है और कंप्यूट या मॉडल एसेट्स को व्यापार योग्य बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकता है। यह प्रतिभागियों को आकर्षित करेगा और श्रृंखला के टोकन को व्यावहारिक एआई कार्यभार से जोड़कर नेटवर्क सुरक्षा को मजबूत करेगा। हालांकि टोकन डिज़ाइन पर विवरण अभी भी स्पष्ट नहीं हैं, यह स्पष्ट है कि रिचुअल का दृष्टिकोण जटिल, विकेंद्रीकृत, एआई-संचालित अनुप्रयोगों की एक नई पीढ़ी को प्रेरित करना है—वेब3 को गहरे, अधिक रचनात्मक क्षेत्र में धकेलना।

हम कुकू नेटवर्क और स्वान चेन के बीच एक रोमांचक नई साझेदारी की घोषणा करते हुए रोमांचित हैं, जो विकेंद्रीकृत एआई और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी की दुनिया में दो अग्रणी शक्तियाँ हैं। यह सहयोग उन्नत एआई क्षमताओं तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करने और एक अधिक कुशल, सुलभ और नवाचारी एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के हमारे मिशन में एक महत्वपूर्ण कदम है।

विकसित जीपीयू संसाधनों के साथ विकेंद्रीकृत एआई को सशक्त बनाना​

इस साझेदारी के केंद्र में कुकू नेटवर्क प्लेटफॉर्म में स्वान चेन के व्यापक जीपीयू संसाधनों का एकीकरण है। स्वान चेन के वैश्विक डेटा केंद्रों और कंप्यूटिंग प्रदाताओं के नेटवर्क का लाभ उठाकर, कुकू नेटवर्क विकेंद्रीकृत बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की सेवा करने की अपनी क्षमता को काफी हद तक बढ़ाएगा।

यह एकीकरण दोनों कंपनियों की दृष्टियों के साथ पूरी तरह से मेल खाता है:

• कुकू नेटवर्क का लक्ष्य विकेंद्रीकृत एआई मॉडल सर्विंग मार्केटप्लेस बनाना
• स्वान चेन का मिशन व्यापक ब्लॉकचेन बुनियादी ढांचे के माध्यम से एआई अपनाने में तेजी लाना

एआई के साथ प्रिय एनीमे पात्रों को जीवन में लाना​

इस साझेदारी की शक्ति को प्रदर्शित करने के लिए, हम प्रिय एनीमे नायकों से प्रेरित कई चरित्र-आधारित एलएलएम के प्रारंभिक रिलीज की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं। ये मॉडल, प्रतिभाशाली कुकू निर्माता समुदाय द्वारा बनाए गए हैं, स्वान चेन के जीपीयू संसाधनों पर चलेंगे।

प्रशंसक और डेवलपर्स समान रूप से इन चरित्र मॉडलों के साथ बातचीत कर सकेंगे और उन पर निर्माण कर सकेंगे, जिससे रचनात्मक कहानी कहने, गेम विकास और इंटरैक्टिव अनुभवों के लिए नए संभावनाएं खुलेंगी।

आपसी लाभ और साझा दृष्टिकोण​

यह साझेदारी दोनों प्लेटफार्मों की ताकत को एक साथ लाती है:

• कुकू नेटवर्क विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस और एआई विशेषज्ञता प्रदान करता है ताकि एआई कार्यों को कुशलतापूर्वक वितरित और प्रबंधित किया जा सके।
• स्वान चेन अपने मजबूत जीपीयू बुनियादी ढांचे, नवाचारी जेडके मार्केट और कंप्यूटिंग प्रदाताओं के लिए उचित मुआवजे की प्रतिबद्धता का योगदान देता है।

हम एक ऐसे भविष्य की ओर काम कर रहे हैं जहां एआई क्षमताएं डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक सुलभ, कुशल और न्यायसंगत हों।

हमारे समुदायों के लिए इसका क्या अर्थ है​

कुकू नेटवर्क समुदाय के लिए:

• जीपीयू संसाधनों के व्यापक पूल तक पहुंच, जिससे तेज प्रसंस्करण और अधिक जटिल एआई मॉडल सक्षम होते हैं
• अद्वितीय एआई मॉडल बनाने और मुद्रीकृत करने के लिए विस्तारित अवसर
• स्वान चेन के कुशल बुनियादी ढांचे के लिए धन्यवाद, संभावित रूप से कम लागत

स्वान चेन समुदाय के लिए:

• कुकू नेटवर्क के मार्केटप्लेस के माध्यम से जीपीयू संसाधनों के मुद्रीकरण के लिए नए रास्ते
• अत्याधुनिक एआई अनुप्रयोगों और एक जीवंत निर्माता समुदाय के लिए एक्सपोजर
• स्वान चेन के बुनियादी ढांचे की बढ़ती मांग और उपयोग की संभावना

आगे की राह​

यह साझेदारी सिर्फ शुरुआत है। जैसे-जैसे हम आगे बढ़ेंगे, हम अपनी प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करने और दोनों पारिस्थितिक तंत्रों के लिए मूल्य बनाने के अतिरिक्त तरीकों का पता लगाएंगे। हम विशेष रूप से स्वान चेन के जेडके मार्केट और यूनिवर्सल बेसिक इनकम मॉडल का लाभ उठाने की क्षमता के बारे में उत्साहित हैं ताकि जीपीयू प्रदाताओं और एआई डेवलपर्स के लिए और भी अधिक अवसर पैदा किए जा सकें।

जैसे-जैसे हम इस रोमांचक यात्रा पर आगे बढ़ेंगे, अधिक अपडेट के लिए बने रहें। विकेंद्रीकृत एआई का भविष्य उज्ज्वल है, और स्वान चेन जैसे भागीदारों के साथ, हम उस भविष्य को वास्तविकता बनाने के एक कदम और करीब हैं।

हम दोनों समुदायों को इस साझेदारी का जश्न मनाने के लिए आमंत्रित करते हैं। साथ मिलकर, हम सिर्फ प्रौद्योगिकी का निर्माण नहीं कर रहे हैं - हम एआई के भविष्य को आकार दे रहे हैं और दुनिया भर के रचनाकारों को सशक्त बना रहे हैं।

कुकू नेटवर्क

• स्रोत: https://cuckoo.network/blog/
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