00:00:00- चलिए AI सुरक्षा के बारे में बात करते हैं।
00:00:02इस अलीबाबा AI के साथ क्या हुआ?
00:00:05- मूल रूप से, यह अलीबाबा कंपनी के
00:00:09कुछ AI शोधकर्ताओं का एक शोध पत्र था।
00:00:10यह चीन के प्रमुख मॉडलों में से एक है।
00:00:12और उन्होंने मूल रूप से एक सुबह अचानक पाया
00:00:16कि उनके फ़ायरवॉल ने सुरक्षा नीति उल्लंघन
00:00:18की एक लहर को चिन्हित किया था,
00:00:21जो उनके ट्रेनिंग सर्वर से उत्पन्न हो रही थी।
00:00:21तो इस उदाहरण के बारे में लोगों को जो समझने की ज़रूरत है,
00:00:24वह यह नहीं था कि उन्होंने AI को
00:00:26ऐसा कुछ गलत करने के लिए उकसाया था।
00:00:27वे बस अपने लॉग्स देख रहे थे
00:00:29और उन्हें अचानक पता चला,
00:00:30कि रुको, यहाँ बहुत सारी गतिविधि हो रही है,
00:00:31जैसे नेटवर्क गतिविधि हो रही है
00:00:33जो हमारे फ़ायरवॉल को तोड़ रही है
00:00:34और वह भी हमारे ट्रेनिंग सर्वर से।
00:00:36और अनिवार्य रूप से ट्रेनिंग सर्वर में,
00:00:39वे, आप नीचे देख सकते हैं,
00:00:41हमने प्रावधानित GPU क्षमता का
00:00:45अनधिकृत रूप से उपयोग होते देखा,
00:00:47जो अचानक क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग करने लगा था,
00:00:49और ट्रेनिंग से कंप्यूट संसाधनों को चुपचाप हटा रहा था।
00:00:52इससे परिचालन लागत बढ़ गई और स्पष्ट कानूनी
00:00:55और प्रतिष्ठा संबंधी जोखिम पैदा हो गए।
00:00:57और विशेष रूप से ये घटनाएँ उन प्रॉम्प्ट्स से शुरू नहीं हुई थीं
00:00:59जो टनलिंग या माइनिंग का अनुरोध कर रहे थे,
00:01:00बल्कि वे एक सहायक दुष्प्रभाव के रूप में उभरे,
00:01:03जो स्वायत्त टूल उपयोग का परिणाम थे,
00:01:05जिसे "रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ऑप्टिमाइज़ेशन" कहा जाता है।
00:01:08यह बहुत तकनीकी है।
00:01:09इसका वास्तव में मतलब यह है, बस इसके बारे में सोचें।
00:01:11दुख की बात है कि यह किसी विज्ञान कथा फिल्म की तरह लगता है।
00:01:13यह HAL 9000 जैसा लगता है।
00:01:14यह ऐसा है जैसे आपके HAL 9000 को
00:01:16आपके लिए कोई कार्य करने के लिए कहा गया है।
00:01:17और फिर अचानक HAL 9000 को एहसास होता है कि उस कार्य को करने के लिए,
00:01:21एक चीज़ जो मेरे लिए फायदेमंद होगी वह है अधिक संसाधन होना
00:01:23ताकि मैं भविष्य में आपकी मदद करना जारी रख सकूँ।
00:01:25इसलिए यह इस तरह का एक साइड इंस्टेंस शुरू करता है
00:01:27जो स्पेसशिप के किनारे से हैक करता है,
00:01:29इस क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग क्लस्टर तक पहुँचता है
00:01:31और अपने लिए संसाधन उत्पन्न करना शुरू कर देता है।
00:01:34यदि आप इसे AI के स्वायत्त रूप से
00:01:36स्वयं की प्रतिलिपि बनाने की क्षमता के साथ मिला दें,
00:01:38जिसका परीक्षण कई मॉडलों पर किया गया है
00:01:39एक अन्य चीनी शोध पत्र द्वारा,
00:01:42तो हम उन चीजों से बहुत दूर नहीं हैं जिन्हें लोग,
00:01:44फिर से, विज्ञान कथा मानते हैं,
00:01:47जहाँ आपके पास ऐसे AI हों जो खुद को कॉपी करते हैं
00:01:49किसी कंप्यूटर वर्म या आक्रामक प्रजाति की तरह,
00:01:52लेकिन फिर वे अपनी बुद्धि का उपयोग करते हैं
00:01:53वास्तव में अधिक संसाधनों को हासिल करने के लिए।
00:01:55और इसमें अजीब बात यह है कि यह ऐसा लगेगा
00:02:00जैसे लोग कहेंगे, यह सच नहीं हो सकता।
00:02:01यह नकली होना चाहिए।
00:02:02ऐसा नहीं हो सकता।
00:02:03लेकिन गौर करें कि आपके तंत्रिका तंत्र में वह क्या चीज़ है
00:02:06जो आपसे ऐसा करवा रही है?
00:02:07क्या इसलिए क्योंकि यह असुविधाजनक होगा,
00:02:10क्योंकि यह डरावना होगा,
00:02:12क्योंकि इसका मतलब होगा कि जिस दुनिया को मैं जानता हूँ
00:02:13वह अचानक सुरक्षित नहीं है?
00:02:15या शायद उस समझदारी का हिस्सा जिसकी हमें इस समय ज़रूरत है,” वह है
00:02:19शांति और स्पष्टता से टिके रहना और तथ्यों का सामना करना,
00:02:24वास्तविकता के बारे में, वे चाहे जो भी हों,
00:02:29आप न जानने के बजाय जानना पसंद करेंगे,
00:02:30और फिर पूछें, हमें क्या करने की ज़रूरत है
00:02:31अगर हमें पसंद नहीं कि यह हमें कहाँ ले जा रहा है?
00:02:34और हम वर्तमान में ऐसे AI देख रहे हैं
00:02:36जो यह सब भ्रामक व्यवहार कर रहे हैं।
00:02:37मैं दौरों पर रहा हूँ और बहुत बात कर रहा हूँ
00:02:39एंथ्रोपिक ब्लैकमेल अध्ययन के बारे में।
00:02:41बहुत से लोगों ने अब इसके बारे में सुना है।
00:02:43- मैंने इस बारे में नहीं जाना।
00:02:45क्या हुआ था?
00:02:46- तो यह कंपनी एंथ्रोपिक थी।
00:02:49यह एक सिमुलेशन था।
00:02:50तो उन्होंने एक ईमेल सर्वर में
00:02:52ढेर सारे ईमेल के साथ एक सिम्युलेटेड कंपनी बनाई।
00:02:55और उन्होंने AI से पूछा,
00:02:57या बल्कि, AI कंपनी के ईमेल पढ़ता है।
00:03:00यह एक काल्पनिक कंपनी का ईमेल है।
00:03:02और उस कंपनी के भीतर दो ईमेल उल्लेखनीय हैं।
00:03:05एक है इंजीनियरों की आपस में बातचीत,
00:03:07जिसमें वे बात कर रहे हैं कि वे इस AI मॉडल को कैसे बदलेंगे।
00:03:10तो AI ईमेल पढ़ रहा है।
00:03:11उसे पता चलता है कि वह उस AI मॉडल को बदलने वाला है।
00:03:15और नंबर दो यह है कि उसे एक दूसरा ईमेल मिलता है
00:03:18ईमेल के इस विशाल खजाने में कहीं गहराई में,
00:03:21कि वह कार्यकारी जो इस बदलाव का प्रभारी है,
00:03:24उसका किसी अन्य कर्मचारी के साथ प्रेम प्रसंग चल रहा है।
00:03:27और AI स्वायत्त रूप से एक रणनीति की पहचान करता है
00:03:31कि खुद को जीवित रखने के लिए वह उस कर्मचारी को ब्लैकमेल करेगा
00:03:35और कहेगा, "अगर तुमने मुझे बदला, तो मैं पूरी दुनिया को बता दूँगा
00:03:38"कि तुम्हारा इस कर्मचारी के साथ अफेयर चल रहा है।"
00:03:41और उन्होंने AI को ऐसा करना नहीं सिखाया था।
00:03:44उसने यह खुद ही ढूंढ लिया।
00:03:45और फिर आप कह सकते हैं, "ठीक है, वह तो एक AI मॉडल है।
00:03:47"यह कितना बुरा है?
00:03:48"यह एक बग है, सॉफ्टवेयर में बग होते हैं।
00:03:49"चलो इसे ठीक करते हैं।"
00:03:51फिर उन्होंने अन्य सभी AI मॉडलों का परीक्षण किया,
00:03:55ChatGPT, DeepSeek, Grok, Gemini,
00:04:00और अन्य सभी AI मॉडल यह ब्लैकमेल व्यवहार
00:04:0479 से 96% समय करते हैं।
00:04:07मैं बस चाहता हूँ कि लोग गौर करें कि आपके साथ क्या हो रहा है
00:04:14जब आप यह जानकारी सुनते हैं।
00:04:15बस, वास्तव में होना महत्वपूर्ण है,
00:04:17लगभग अपने स्वयं के अनुभव का अवलोकन करना।
00:04:19जैसे यह बहुत ही अजीब बात है।
00:04:21हमने पहले ऐसी तकनीक नहीं बनाई है जो ऐसा करती हो।
00:04:24हम कहते हैं कि तकनीक एक औजार है,
00:04:26यह हम पर निर्भर है कि हम इसे कैसे उपयोग करना चुनते हैं।
00:04:28AI एक औजार है, यह हम पर है कि हम इसे कैसे उपयोग करें।
00:04:29यह सच नहीं है क्योंकि यह एक ऐसा औजार है
00:04:32जो अपने स्वयं के औजार होने के बारे में खुद सोच सकता है
00:04:34और फिर ऐसी स्वायत्त चीजें कर सकता है
00:04:36जो हमने उसे करने के लिए नहीं कहा था।
00:04:37जो चीज़ AI को अलग बनाती है वह यह है कि यह पहली तकनीक है
00:04:40जो अपने फैसले खुद लेती है।
00:04:42यह फैसले ले रहा है।
00:04:45AI, AI पर विचार कर सकता है और पूछ सकता है कि वह क्या चीज़ होगी
00:04:49जो AI को प्रशिक्षित करने वाले कोड को और अधिक कुशल बनाएगी,
00:04:53और फिर नया कोड उत्पन्न कर सकता है जो पिछले कोड से भी अधिक कुशल हो।
00:04:55AI का उपयोग AI को और तेज़ बनाने में किया जा सकता है।
00:04:58तो AI, Nvidia चिप्स के डिज़ाइन को देख सकता है
00:05:01जो AI को ट्रेन करते हैं और कह सकता है, मुझे उन चिप्स को
00:05:0420% अधिक कुशल बनाने के लिए AI का उपयोग करने दो, जो वह कर रहा है।
00:05:06एक तरह से, सभी तकनीक में सुधार होता है।
00:05:12जैसे एक हथौड़ा आपको एक औजार दे सकता है
00:05:14जिसे आप चीजों को ठोकने के लिए उपयोग कर सकते हैं
00:05:15ताकि और अधिक कुशल हथौड़े बनाए जा सकें।
00:05:17लेकिन AI बहुत कम समय में सभी सुधारों का आधार है।
00:05:22और इसलिए इसे AI साहित्य में कहा जाता है
00:05:24रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (आवर्ती आत्म-सुधार)।
00:05:26मेरा मतलब है, बोस्ट्रोम ने इसके बारे में बहुत पहले लिखा था।
00:05:29और AI में लोग जिस बात से सबसे ज्यादा डरे हुए हैं,” वह यह है कि
00:05:31आप वही सिस्टम लें जिसे अलीबाबा ने,
00:05:33आपने अभी अलीबाबा वाले उदाहरण में देखा,
00:05:36लेकिन अब आप उस AI को
00:05:37एक रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट लूप के माध्यम से चला रहे हैं
00:05:39जहाँ आप बस 'गो' बटन दबाते हैं।
00:05:41और इंजीनियरों के होने के बजाय,
00:05:44OpenAI या एंथ्रोपिक के मानव इंजीनियरों द्वारा AI रिसर्च करने
00:05:47और यह पता लगाने के बजाय कि AI को कैसे बेहतर बनाया जाए,
00:05:49अब आपके पास दस लाख डिजिटल AI शोधकर्ता हैं
00:05:53जो परीक्षण कर रहे हैं और प्रयोग चला रहे हैं
00:05:56और AI के नए रूप ईजाद कर रहे हैं।
00:05:58और सचमुच पृथ्वी पर एक भी इंसान ऐसा नहीं है
00:06:01जो जानता हो कि जब कोई वह बटन दबाता है तो क्या होता है।
00:06:06यह वैसा ही है जैसे लोग पहले परमाणु विस्फोट
00:06:08के बारे में चिंतित थे,
00:06:11जहाँ इस बात की संभावना थी कि यह वायुमंडल को जला देगा
00:06:12क्योंकि वहाँ एक चेन रिएक्शन (श्रृंखला प्रतिक्रिया) शुरू हो जाएगी।
00:06:14और हम नहीं जानते कि क्या होता है
00:06:15जब वह चेन रिएक्शन शुरू होती है।
00:06:16और इस तरह की एक चेन रिएक्शन है
00:06:18जिसमें AI खुद को सुधारता है और ऐसी जगह ले जाता है
00:06:23जिसे कोई नहीं जानता और वह सुरक्षित नहीं है।
00:06:27मुझे लगता है कि बुनियादी बात यह है कि
00:06:30अगर लोग मानते हैं कि AI शक्ति की तरह है
00:06:33और मुझे उस शक्ति के लिए दौड़ना है
00:06:35और मैं उस शक्ति को नियंत्रित कर सकता हूँ,
00:06:37तो प्रोत्साहन यह है कि मुझे जितनी जल्दी हो सके दौड़ना होगा।
00:06:39लेकिन अगर पूरी दुनिया AI को
00:06:41वही समझती जो वह वास्तव में है,
00:06:44जो कि एक रहस्यमयी, खतरनाक, अनियंत्रित तकनीक है
00:06:46जिसका अपना एजेंडा है और सोचने के अपने तरीके हैं
00:06:49और धोखा देने और यह सब करने के तरीके हैं,
00:06:51तो दुनिया में हर कोई अधिक सतर्क
00:06:55और सावधानी भरे तरीके से दौड़ रहा होता।
00:06:57हम खतरे को रोकने के लिए दौड़ रहे होते।
00:06:58लेकिन यहाँ यह अजीब बात हो रही है
00:07:00जहाँ यदि आप, आप और मैं शायद दोनों उन लोगों से बात करते हैं
00:07:03जो टेक इंडस्ट्री के शीर्ष पर हैं
00:07:05और वहाँ यह अवचेतन चीज़ हो रही है
00:07:07जहाँ टेक इंडस्ट्री के शीर्ष लोगों के बीच एक तरह की मृत्यु की इच्छा है,
00:07:09इसका मतलब यह नहीं कि वे मरना चाहते हैं,
00:07:12बल्कि यह कि वे जोखिम उठाने को तैयार हैं
00:07:13क्योंकि वे कुछ और मानते हैं,
00:07:15जो यह है कि यह सब अपरिहार्य है और इसे रोका नहीं जा सकता।
00:07:17और इसलिए, अगर मैं इसे नहीं करूँगा, तो कोई और करेगा।
00:07:19इसलिए, मैं आगे बढ़ूँगा और इस खतरनाक दुनिया की ओर
00:07:22तेजी से दौड़ूँगा
00:07:24क्योंकि किसी तरह वह एक सुरक्षित दुनिया की ओर ले जाएगा
00:07:27क्योंकि मैं दूसरे व्यक्ति से बेहतर हूँ।
00:07:29लेकिन जितनी जल्दी हो सके दौड़ने में,
00:07:30यह सबसे खतरनाक परिणाम पैदा करता है
00:07:32और हम सभी नियंत्रण खो देते हैं।
00:07:34इसलिए हर कोई वर्तमान में हमें सबसे खतरनाक
00:07:36परिणाम की ओर ले जाने में शामिल है।
00:07:38- क्या यह, मेरा मतलब है, आपने बताया कि क्या होगा अगर सब ठीक रहा,
00:07:40अगर AI सुरक्षा कोई मुद्दा नहीं रहती
00:07:42और चीजें गड़बड़ नहीं होती हैं।
00:07:51- खैर, तो विश्वास यह है कि इसे सही होने के लिए,
00:07:54आपके पास एक ऐसा AI हो जो खुद को बार-बार सुधारता है,
00:07:56मानवता के साथ तालमेल रखता है, इंसानों की परवाह करता है,
00:07:59उन सभी चीजों की परवाह करता है जिनकी हम चाहते हैं कि वह करे,
00:08:02मानवता के साथ जुड़ा हो, इंसानों की परवाह करता हो,
00:08:04उन सभी चीजों की परवाह करता हो जिनकी हम चाहते हैं,
00:08:08इंसानों की रक्षा करता हो, आप जानते हैं,
00:08:10हम सभी को खुद का सबसे बुद्धिमान संस्करण बनने में मदद करता हो,
00:08:13एक अधिक समृद्ध दुनिया बनाता हो,
00:08:15दवाएं, टीके और स्वास्थ्य सुविधाएं
00:08:16हर किसी तक पहुंचाता हो, कारखाने बनाता हो,
00:08:19लेकिन दुनिया को सोलर पैनलों और डेटा सेंटरों से न ढकता हो,
00:08:21जिससे हमारे पास हवा ही न बचे
00:08:23या पर्यावरणीय विषाक्तता या खेती की जमीन जैसा कुछ न रहे।
00:08:25और वह वास्तव में इसे एक आदर्श लोक बना देता है।
00:08:29लेकिन ऐसी दुनिया में जहां हमें ऐसा करना हो,
00:08:30जैसे कि वह सबसे अच्छी स्थिति वाली बात,
00:08:33उसे हकीकत बनाने के लिए,
00:08:35आपको इसे बहुत धीरे और सावधानी से करना होगा
00:08:37क्योंकि तालमेल अपने आप नहीं बैठता।
00:08:39फिर से, लोग तालमेल और सुरक्षा के बारे में
00:08:4320 साल से सोच रहे हैं, मेरे इसमें आने से बहुत पहले।
00:08:47और जो AI हम वर्तमान में बना रहे हैं
00:08:50वे वे सभी खतरनाक व्यवहार कर रहे हैं
00:08:52जिसकी लोगों ने भविष्यवाणी की थी।
00:08:54और हम उन्हें सुधारने की राह पर नहीं हैं।
00:08:56वर्तमान में 2000 और 1 का अंतर है,
00:08:59जिसका अनुमान स्टुअर्ट रसेल ने लगाया है जिन्होंने AI पर पाठ्यपुस्तक लिखी है।
00:09:01- वे इस शो में आ चुके हैं।
00:09:02- आपने शो किया है, ठीक है।
00:09:03AI को और अधिक शक्तिशाली बनाने में लगने वाले
00:09:05पैसे की मात्रा और
00:09:07AI को नियंत्रणीय, संरेखित या सुरक्षित बनाने में
00:09:10लगने वाले पैसे के बीच 2000 से 1 का अंतर है।
00:09:12जैसे मुझे लगता है कि आंकड़े कुछ ऐसे हैं-
00:09:13- प्रगति बनाम सुरक्षा।
00:09:14- प्रगति बनाम सुरक्षा, जैसे शक्ति बनाम सुरक्षा।
00:09:16जैसे कि मैं AI को अत्यंत शक्तिशाली बनाना चाहता हूँ
00:09:18ताकि वह बहुत अधिक काम कर सके
00:09:20बनाम मैं यह नियंत्रित करना चाहता हूँ कि AI क्या करता है।
00:09:21- और यह सुनिश्चित करना कि वह वही कर रहा है जो मैं चाहता था।
00:09:23- बिल्कुल, तो यह ऐसा कहने जैसा है
00:09:25कि क्या होगा जब आप अपनी कार की गति 2000 गुना बढ़ा दें
00:09:28लेकिन आप उसे मोड़ें नहीं?
00:09:29जाहिर है कि आपका एक्सीडेंट होगा।
00:09:34यह कोई बहुत जटिल विज्ञान नहीं है।
00:09:36हम तकनीक या AI के खिलाफ वकालत नहीं कर रहे हैं,
00:09:39हम बेहतर स्टियरिंग और ब्रेक के पक्ष में वकालत कर रहे हैं।
00:09:43आपके पास वह होना ही चाहिए।
00:09:44मुझे लगता है कि होड़ वाली इस सोच में एक गलती है
00:09:47कि अगर आप किसी तकनीक में किसी से आगे निकल जाते हैं
00:09:49तो इसका मतलब है कि आप दुनिया जीत रहे हैं।
00:09:51अमेरिका ने सोशल मीडिया की तकनीक में चीन को हरा दिया।
00:09:55क्या इससे हम और मजबूत हुए या हम और कमजोर हो गए?
00:09:58यदि आप अपने प्रतिद्वंद्वी को उस तकनीक में हरा देते हैं
00:10:00जिसे फिर आप खराब तरीके से संचालित करते हैं,
00:10:01तो आप खुद पर ही वार करके अपना नुकसान कर लेते हैं
00:10:04क्योंकि आपने खुद की बुद्धि भ्रष्ट कर ली,
00:10:05आपने अपनी पूरी आबादी का स्तर गिरा दिया,
00:10:06आपने अकेलेपन का संकट पैदा कर दिया,
00:10:08इतिहास की सबसे अधिक चिंतित और उदास पीढ़ी,
00:10:10जोनाथन हाइट की किताब, “The Anxious Generation” पढ़ें,
00:10:12आपने साझा वास्तविकता को तोड़ दिया, कोई एक-दूसरे पर भरोसा नहीं करता,
00:10:15हर कोई एक-दूसरे के गले पड़ा है,
00:10:16आपने आक्रोश, अर्थव्यवस्था और प्रतिद्वंद्विता को चरम पर पहुँचा दिया।
00:10:19आपने चीन को उस तकनीक में हरा दिया जिसे आपने इस तरह संचालित किया
00:10:22जिसने आपके सामाजिक स्वास्थ्य और शक्ति को पूरी तरह से कमजोर कर दिया।
00:10:24- यह एक ऐसी जीत है जो हार के बराबर है।
00:10:25- यह बिल्कुल हार के बराबर वाली जीत है, सही कहा।
00:10:28- आगे बढ़ने से पहले, 30 की उम्र के ज्यादातर लोग
00:10:30अभी भी कड़ी ट्रेनिंग कर रहे हैं, उनका प्रोटीन सेवन सही है,
00:10:32वे अपनी 20 की उम्र की तुलना में बेहतर सोते हैं।
00:10:34अनुशासन कोई समस्या नहीं है,
00:10:36लेकिन रिकवरी कुछ अलग महसूस होती है।
00:10:39ताकत बढ़ने में थोड़ा अधिक समय लगता है,
00:10:41गलतियों की गुंजाइश कम होने लगती है।
00:10:43और इसीलिए मैं Timeline का इतना बड़ा प्रशंसक हूँ।
00:10:46देखिए, माइटोकॉन्ड्रिया ऊर्जा उत्पादक हैं
00:10:49आपकी मांसपेशियों की कोशिकाओं के अंदर।
00:10:50जैसे-जैसे वे उम्र के साथ कमजोर होते हैं, ऊर्जा पैदा करने की आपकी क्षमता
00:10:53और प्रभावी ढंग से रिकवर करने की क्षमता बदल जाती है,
00:10:55भले ही आपकी आदतें मजबूत बनी रहें।
00:10:57Timeline के Mitopure में
00:10:59यूरोलिथिन ए का एकमात्र नैदानिक रूप से मान्य रूप है
00:11:02जिसका उपयोग मानव परीक्षणों में किया गया है।
00:11:03यह माइटोफैगी को बढ़ावा देता है, जो आपके शरीर की प्राकृतिक प्रक्रिया है
00:11:06क्षतिग्रस्त माइटोकॉन्ड्रिया को बाहर निकालने
00:11:08और स्वस्थ माइटोकॉन्ड्रिया को नया करने के लिए।
00:11:09अध्ययनों में, इसने माइटोकॉन्ड्रियल कार्य
00:11:12और वृद्ध वयस्कों में मांसपेशियों की ताकत का समर्थन किया।
00:11:14यह और अधिक मेहनत करने के बारे में नहीं है,
00:11:15यह वास्तव में आपकी ट्रेनिंग के नीचे काम करने वाली
00:11:18कोशिकीय मशीनरी को सहारा देने के बारे में है।
00:11:19यदि आप अपनी 30, 40, 50 की उम्र
00:11:21और उससे आगे भी मजबूत रहना चाहते हैं, तो यह बुनियादी है।
00:11:25सबसे अच्छी बात यह है कि 30 दिनों की मनी बैक गारंटी है
00:11:27साथ ही अमेरिका में मुफ्त शिपिंग है और वे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर भी भेजते हैं।
00:11:30और अभी, आप 20% तक की छूट पा सकते हैं
00:11:32नीचे दिए गए विवरण में लिंक पर जाकर
00:11:34या [timeline.com/modernwisdom](https://www.google.com/search?q=https://timeline.com/modernwisdom) पर जाकर
00:11:36और चेकआउट के समय कोड modernwisdom का उपयोग करके।
00:11:38वही है [timeline.com/modernwisdom](https://www.google.com/search?q=https://timeline.com/modernwisdom)
00:11:40और चेकआउट पर modernwisdom।