फेसबुक के पीछे की कंपनी मेटा ने शुक्रवार को घोषणा की कि वह अपनी शोध टीम से नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल जारी कर रही है। इनमें से एक मुख्य आकर्षण "स्व-शिक्षित मूल्यांकनकर्ता" नामक एक उपकरण है, जो एआई विकसित करने में मनुष्यों की आवश्यकता को कम कर सकता है। यह उपकरण अगस्त के एक पेपर में पेश की गई विधि पर आधारित है, जो एआई को जटिल समस्याओं को सरल चरणों में तोड़ने में मदद करता है। ओपनएआई द्वारा उपयोग किए गए इस दृष्टिकोण का उद्देश्य विज्ञान, कोडिंग और गणित जैसे कार्यों में एआई को अधिक सटीक बनाना है।

यह मॉडल किस तरह से अलग है?

दिलचस्प बात यह है कि मेटा के शोधकर्ताओं ने इस मूल्यांकनकर्ता को केवल अन्य AI द्वारा उत्पन्न डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया, जिसका अर्थ है कि उस चरण में किसी मानवीय इनपुट की आवश्यकता नहीं थी। यह तकनीक AI सिस्टम के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो अपनी गलतियों से सीख सकते हैं, संभावित रूप से अधिक स्वायत्त बन सकते हैं।

इसके क्या लाभ हैं?

AI क्षेत्र के कई विशेषज्ञ ऐसे डिजिटल सहायक बनाने का सपना देखते हैं जो बिना मानवीय मदद के कई तरह के काम कर सकें। स्व-शिक्षण मॉडल का उपयोग करके, मेटा को AI प्रशिक्षण प्रक्रियाओं की दक्षता में सुधार करने की उम्मीद है, जिसके लिए वर्तमान में बहुत अधिक मानवीय निगरानी और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

शोधकर्ताओं में से एक जेसन वेस्टन ने आशा व्यक्त की कि जैसे-जैसे एआई अधिक उन्नत होता जाएगा, यह अपने काम की जांच करने की अपनी क्षमता में सुधार करेगा, संभवतः कुछ क्षेत्रों में मानव प्रदर्शन को पीछे छोड़ देगा। उन्होंने बताया कि एआई क्षमता के उच्च स्तर तक पहुँचने के लिए खुद को सीखने और मूल्यांकन करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है।

Google और Anthropic जैसी अन्य कंपनियाँ भी इसी तरह की अवधारणाओं की खोज कर रही हैं; हालाँकि, वे आमतौर पर अपने मॉडल को सार्वजनिक उपयोग के लिए उपलब्ध नहीं कराती हैं।

स्व-शिक्षित मूल्यांकनकर्ता के साथ-साथ, मेटा ने अन्य उपकरण जारी किए, जिसमें उनके छवि-पहचान मॉडल का एक अद्यतन संस्करण और वैज्ञानिकों को नई सामग्री खोजने में मदद करने के लिए संसाधन शामिल हैं।

इस बीच, मेटा अपने तीन क्रिएटर मुद्रीकरण पहलों को एक ही कार्यक्रम में समेकित करके अपने Facebook मुद्रीकरण कार्यक्रम में बदलाव लागू कर रहा है। इस नए दृष्टिकोण का उद्देश्य प्लेटफ़ॉर्म पर क्रिएटर्स के लिए कमाई की प्रक्रिया को सरल बनाना है।

वर्तमान में, क्रिएटर इन-स्ट्रीम विज्ञापनों, रीलों पर विज्ञापनों और प्रदर्शन बोनस के माध्यम से कमा सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक के लिए अलग-अलग पात्रता आवश्यकताएँ और आवेदन प्रक्रियाएँ हैं। संशोधित मुद्रीकरण कार्यक्रम के साथ, क्रिएटर्स को केवल एक बार आवेदन करने की आवश्यकता होगी, जिससे ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया एकल, एकीकृत अनुभव में सुव्यवस्थित हो जाएगी।