कंपनियों के AI के डर से अजीब हरकतें करने के 3 तरीके
Original · 3 weird ways of companies freaking out because of AI
Key Takeaway
कंपनियां एआई को अपनाने के दबाव में टोकन मैक्सिंग जैसे गलत मेट्रिक्स और अनिवार्य उपयोग की नीतियों को अपना रही हैं, जो उत्पादकता बढ़ाने के बजाय केवल एआई के साथ दिखावे के काम को बढ़ावा दे रहे हैं।
Highlights
कंपनियां डेवलपर उत्पादकता मापने के लिए एआई टोकन खर्च की संख्या का उपयोग कर रही हैं, जिसे टोकन मैक्सिंग कहा जाता है।
मैकिन्से (McKinsey) जैसी परामर्श कंपनियां अपने कार्यबल में एआई एजेंटों को आधिकारिक रूप से शामिल कर रही हैं, जिसमें 60,000 कर्मचारियों के लक्ष्य में से 25,000 एआई एजेंट होने की योजना है।
एआई एजेंटों के उपयोग के साथ मुख्य समस्या यह है कि वे विशिष्ट कार्य तक सीमित हैं, जबकि मानव कर्मचारी अधिक बहुमुखी और सीखने में सक्षम हैं।
कुछ कंपनियां कर्मचारियों को एआई का अनिवार्य उपयोग करने के लिए मजबूर कर रही हैं, भले ही कुछ कार्यों के लिए यह तकनीक अनुपयुक्त या अकुशल हो।
मेटा (Meta) जैसी कंपनियों ने टोकन उपयोग पर आधारित लीडरबोर्ड या प्रोत्साहन प्रणालियों को बंद कर दिया है, क्योंकि इन्हें निरर्थक प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से आसानी से गेम किया जा सकता है।
Timeline
एआई उपयोग और टोकन मैक्सिंग के चिंताजनक रुझान
सॉफ्टवेयर कंपनियां एआई को लेकर प्रतिस्पर्धा में टोकन खर्च को मापने के लिए आंतरिक लीडरबोर्ड का उपयोग कर रही हैं। यह पैमाना भ्रामक है क्योंकि इसे निरर्थक प्रॉम्प्ट्स भेजकर आसानी से गेम किया जा सकता है। उत्पादकता बढ़ाने के लिए टोकन की मात्रा के बजाय एआई द्वारा सुझाए गए परिणामों का विश्लेषण और विशेषज्ञता का उपयोग कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
- कंपनियां एआई के प्रति होड़ में टोकन मैक्सिंग को उत्पादकता का पैमाना बना रही हैं।
- टोकन खर्च को कोड की लाइनों की तरह मापने से केवल निरर्थक प्रॉम्प्ट्स को बढ़ावा मिलता है।
- एआई का वास्तविक लाभ विशेषज्ञता के साथ इसके संयोजन में निहित है, न कि केवल अधिक टोकन खर्च करने में।
कार्यबल में एआई एजेंटों का एकीकरण
परामर्श कंपनियों में एआई एजेंटों को कार्यबल का हिस्सा माना जा रहा है। हालांकि, मौजूदा एआई एजेंट अत्यधिक विशेषज्ञ हैं, जबकि मनुष्य अपनी बहुमुखी प्रतिभा के कारण अधिक अनुकूलनीय हैं। इस तरह का वर्गीकरण अक्सर कंपनियों के लिए एआई के क्षेत्र में सबसे आगे रहने का नैरेटिव बनाने के लिए मार्केटिंग का एक जरिया होता है।
- मैकिन्से ने 60,000 कर्मचारियों के कुल कार्यबल में 25,000 एआई एजेंटों को शामिल करने का लक्ष्य रखा है।
- एआई एजेंटों की तुलना मानव कर्मचारियों से करना कठिन है क्योंकि दोनों की क्षमताएं अलग-अलग हैं।
- एआई एजेंट एक उपयोगी उपकरण के रूप में काम करते हैं, लेकिन उन्हें पूर्ण कर्मचारी के रूप में गिनना एक मार्केटिंग नैरेटिव हो सकता है।
अनिवार्य उपयोग और तकनीक के प्रति दृष्टिकोण
कंपनियां कर्मचारियों को एआई मॉडलों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ने के लिए मजबूर कर रही हैं, क्योंकि बहुत से लोग नियमित रूप से उन्नत मॉडलों का उपयोग नहीं करते हैं। यद्यपि यह दृष्टिकोण तकनीकी प्रयोग को बढ़ावा देने के लिए तार्किक है, लेकिन कर्मचारियों पर हर काम के लिए एआई थोपना अकुशल हो सकता है। नई तकनीकी क्रांतियों के समय चीजें अजीब और कठिन होती हैं, लेकिन भविष्य के लिए एआई को सीमाओं तक परखना अनिवार्य है।
- कंपनियां कर्मचारियों को एआई का अनिवार्य उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित कर रही हैं ताकि वे नई तकनीक के साथ प्रयोग करें।
- नौकरी खोने के डर से लोग अक्सर नई तकनीक के प्रति प्रतिरोध दिखाते हैं।
- नई तकनीक का सामना करने का एकमात्र प्रभावी तरीका इसे अपनाना और उसकी सीमाओं को समझना है।
Description
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