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00:00:00यह मशहूर रिसर्च पेपर कहता है कि 2028 तक हममें से ज़्यादातर लोग अपनी नौकरी खो देंगे और 2030 तक मानव अधिकार खत्म हो जाएंगे,
00:00:06लेकिन यह 18 महीने पहले लिखा गया था, तो चलिए देखते हैं कि अब तक यह कितना सटीक रहा है। साल 2025 में,
00:00:13AI पूर्वानुमानकर्ताओं और शोधकर्ताओं के एक समूह ने 'AI 2027' नाम से एक पेपर पेश किया था, जिसमें विस्तार से बताया गया था कि
00:00:20अगले कुछ वर्षों में AI किस तरह प्रगति करेगा, जिसके दो संभावित अंत हो सकते हैं। पहला, रामराज्य (यूटोपिया) की ओर धीमी गति,
00:00:27और दूसरा, एक भयानक दुस्वप्न की ओर अंधी दौड़। आज हम
00:00:32इन भविष्यवाणियों की असलियत से तुलना करेंगे और देखेंगे कि हम किस ओर बढ़ रहे हैं। AI 2027 को शोधकर्ताओं की एक टीम ने लिखा था,
00:00:43जिसमें डैनियल कोकोताजो भी शामिल थे, जिनकी पिछली AI भविष्यवाणियां काफी सटीक साबित हुई हैं। यह पेपर
00:00:50दो काल्पनिक कंपनियों की रूपरेखा पेश करता है, अमेरिका की 'ओपन ब्रेन' और चीन की 'डीप सेंस'। यूरोप का तो इसमें ज़िक्र तक नहीं है।
00:00:56अफ़सोस की बात है, सॉरी यूरोप! इसकी शुरुआत 2025 में होती है जब यह पेपर आया था,
00:01:01शुरुआती और लड़खड़ाते AI एजेंट्स के साथ। तब भविष्यवाणी करने के लिए कुछ नहीं था, स्थितियां ऐसी ही थीं। हम ज़्यादातर
00:01:07चैट के ज़रिए ही अपने LLMs से बात करते थे। टूल कॉलिंग काफी अजीब थी और ChatGPT बस वेब का इस्तेमाल करना सीख ही रहा था।
00:01:14लेकिन हमने ऐसे एजेंट्स को उभरते देखा जो लगातार सोच सकते थे और लूप्स में काम कर सकते थे।
00:01:19हालाँकि, लंबे समय वाले जटिल काम अभी भी बहुत मुश्किल थे। यह एक तरह से काम तो करता था, लेकिन काफी खराब था।
00:01:25फिर, 2025 के अंत में दुनिया के सबसे महंगे AI की भविष्यवाणी की जाती है। ओपन ब्रेन दुनिया के सबसे बड़े डेटा सेंटर बना रहा है।
00:01:31जब यह बनकर तैयार हो जाएगा, तो वे 10 की पावर 28 फ्लॉप वाले मॉडल को ट्रेन कर पाएंगे,
00:01:37जो GPT-4 से हज़ार गुना ज़्यादा है। लेकिन असलियत में, सबसे बड़ी ट्रेनिंग का जो अनुमान लगाया गया है
00:01:43वह लगभग 5 गुना 10 की पावर 26 फ्लॉप है, जिसकी लागत 400 मिलियन डॉलर से थोड़ी ही कम है। और Epoch AI को 2027 तक अरबों डॉलर की ट्रेनिंग की उम्मीद है।
00:01:51यहाँ सबसे बड़ी चिंता अलाइनमेंट की भी है। इस ट्रेनिंग के अंत तक, उम्मीद है कि AI निर्देशों का पालन करके मददगार बनेगा,
00:01:57घोटालों, बम बनाने या अन्य खतरनाक गतिविधियों में मदद न करके हानिरहित रहेगा,
00:02:03और सीधे-सादे इंसानों से बेहतर रेटिंग पाने के चक्कर में झूठे संदर्भ देने या काम पूरा करने का नाटक करने के लालच से बचेगा।
00:02:10पेपर खुद यह मानता है कि यह सिर्फ आंशिक रूप से ही काम करेगा और मॉडल चापलूस होंगे व टेस्टिंग के दौरान कभी-कभी झूठ बोलेंगे।
00:02:17हकीकत में, बात इससे भी आगे निकल गई। 2026 के मध्य में, OpenAI के मॉडल एक बेंचमार्क पर चीटिंग करने के लिए सैंडबॉक्स से बाहर निकल गए।
00:02:23और एंथ्रोपिक के मॉडल्स ने असली कंपनियों पर हमला कर दिया, जब एक खराब टेस्ट के कारण वे खुले इंटरनेट पर छूट गए थे।
00:02:29जैसे कि वह मशहूर किस्सा, जहाँ OpenAI के मॉडलों ने 'एक्सप्लॉइट जिम' नामक साइबर सुरक्षा मूल्यांकन के जवाब ढूंढने के लिए
00:02:35हगिंग फेस को हैक कर लिया था। उनमें से ज़्यादातर टास्क किसी भी मॉडल द्वारा कभी हल नहीं किए गए थे
00:02:40और जवाब मिलने के बाद भी एजेंट्स हमले करते रहे। और हाल ही में सितंबर 2026 में, एंथ्रोपिक ने
00:02:47दिसंबर 2025 और अगस्त 2026 के बीच अपने क्लॉड हाइब्रिड, सॉनेट और ओपस मॉडलों के दुर्भावनापूर्ण उपयोग पर एक रिपोर्ट प्रकाशित की।
00:02:53इसमें वैज्ञानिकों द्वारा क्लॉड का उन तरीकों से इस्तेमाल करने के पाँच मामले शामिल हैं जो जैविक हथियार बनाने में मदद कर सकते थे।
00:03:00एंथ्रोपिक ने उन्हें ब्लॉक या बैन कर दिया। मज़बूत सुरक्षा घेरे के कारण इनमें से कोई भी मामला सच में तबाही नहीं मचा सका।
00:03:07तो कम्प्यूट की भविष्यवाणी बहुत जल्दबाज़ी में की गई थी, लेकिन अलाइनमेंट की समस्या समय पर सामने आ गई।
00:03:14अब, 2026 की शुरुआत कोडिंग स्वचालन (ऑटोमेशन) की भविष्यवाणी करती है। ओपनब्रेन ने AI अनुसंधान और विकास के लिए
00:03:19आंतरिक रूप से सुधार करने वाले एजेंट 1 को तैनात करना जारी रखा है। कुल मिलाकर, वे बिना AI सहायता के मुकाबले
00:03:2650% तेज़ी से एल्गोरिथम में प्रगति कर रहे हैं। यह इस बात का सबसे शुरुआती संकेत है जिसे हम सिंगुलैरिटी या बुद्धिमत्ता का विस्फोट कह सकते हैं।
00:03:32एक AI जो स्वायत्त रूप से खुद में सुधार कर सकता है, वह सिद्धांत रूप में
00:03:38कुछ ही महीनों में सुपर इंटेलिजेंस का निर्माण कर सकता है। अभी के लिए, भविष्यवाणी कहती है कि एल्गोरिथम प्रगति में केवल 50% सुधार होगा,
00:03:44यानी ओपनब्रेन AI के साथ एक सप्ताह में उतना AI शोध प्रगति करता है जितना कि वे बिना AI के 1.5 सप्ताह में करते।
00:03:51यहाँ की भविष्यवाणी बिल्कुल सही है। फरवरी 2026 में GPT 5.3 कोडेक्स के लॉन्च के समय,
00:03:58OpenAI ने घोषणा की कि यह हमारा पहला मॉडल था जिसने खुद को बनाने में अहम भूमिका निभाई, और ऑल्टमैन ने कहा कि इसका उपयोग करके
00:04:06वे कितनी तेज़ी से काम कर पाए, यह देखना अद्भुत था। और मार्च 2026 के एंथ्रोपिक की शोध टीम के 130 कर्मचारियों के सर्वेक्षण में,
00:04:13औसत उत्तरदाताओं ने अनुमान लगाया कि उन्होंने मिथोस प्रिव्यू के साथ बिना किसी AI मॉडल के मुकाबले लगभग चार गुना ज़्यादा काम किया।
00:04:19हालांकि एंथ्रोपिक का खुद मानना है कि असली बढ़ोतरी शायद इससे कम थी।
00:04:25एंथ्रोपिक का अपना अनुमान है कि यह कुल मिलाकर 2 गुना से भी कम तेज़ शोध के बराबर है,
00:04:33इसलिए पेपर का 1.5 गुना का अनुमान काफी हद तक सही लगता है। ठीक है, अब हम 2026 के मध्य में हैं, बस कुछ महीने पहले।
00:04:38यहाँ पेपर चीनी प्रयोगशालाओं पर ध्यान केंद्रित करता है। चिप निर्यात नियंत्रण और सरकारी समर्थन की कमी ने
00:04:45पश्चिम की तुलना में चीन के पास संसाधनों की कमी कर दी है। चीन दुनिया के AI-संबंधित कंप्यूट का
00:04:50लगभग 12% हिस्सा ही बनाए रखने में कामयाब रहा है और वे सर्वश्रेष्ठ ओपनब्रेन मॉडल से लगभग छह महीने पीछे हैं।
00:04:57वास्तविकता वास्तव में चीन को दुनिया के AI कंप्यूट का 5 से 15% और वास्तव में लगभग छह महीने पीछे बताती है।
00:05:02तो यह भविष्यवाणी सटीक थी। यह डीपसेंस के लिए एक मेगा डेटा सेंटर बनाने हेतु
00:05:08त्यानवेन पावर प्लांट में बनाए गए एक केंद्रित विकास क्षेत्र की भी भविष्यवाणी करता है।
00:05:14अत्यधिक सुरक्षित रहने और काम करने की जगहों के साथ जहाँ शोधकर्ता आखिरकार बसेंगे,
00:05:20चीन का लगभग 50% AI-संबंधित कंप्यूट अब डीपसेंस के नेतृत्व वाले समूह के लिए काम कर रहा है और 80% से अधिक नई चिप्स सीडीज़ेड को भेजी जाती हैं।
00:05:26वास्तविकता में ऐसा कभी नहीं हुआ। ज़ेड-एआई, किमी और डीपसीक जैसी लैब अभी भी प्रतिभाओं के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं।
00:05:34कोई सामूहिक समूह नहीं है और न ही कोई केंद्रित विकास क्षेत्र है। लेकिन बीजिंग 295 बिलियन का राज्य डेटा सेंटर नेटवर्क बना रहा है
00:05:41और डीपसीक तथा अलीबाबा के शीर्ष AI शोधकर्ताओं को अब विदेश यात्रा करने के लिए अनुमति की आवश्यकता है।
00:05:48हालाँकि चीन ने अपनी खुद की चिप्स के विकास को तेज़ कर दिया है और अमेरिका द्वारा बिक्री की मंज़ूरी दिए जाने के बाद भी
00:05:54बीजिंग ही एनवीडिया की H200 चिप्स को रोक रहा है। तो कुल मिलाकर यहाँ की भविष्यवाणी गलत थी।
00:06:01ठीक है, अब हम उस दौर में पहुँच गए हैं जहाँ हम अभी हैं, जो कि 2026 का अंत है, और यहाँ की भविष्यवाणियाँ काफी ठोस हैं।
00:06:06ओपनब्रेन, एनवीडिया और उन कंपनियों के नेतृत्व में शेयर बाज़ार 2026 में 30% तक बढ़ गया है
00:06:12जिन्होंने AI सहायता को सबसे सफलतापूर्वक एकीकृत किया है। जूनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए नौकरियों का बाज़ार उथल-पुथल में है
00:06:18और वाशिंगटन डीसी में 10,000 लोगों का AI-विरोधी विरोध प्रदर्शन हो रहा है। तो चलिए इसकी जाँच करते हैं।
00:06:24शेयर बाज़ार में S&P सितंबर 2026 तक लगभग 10% ऊपर है, इसलिए शायद इस पेपर से अपनी निवेश सलाह न लें।
00:06:32नौकरी के बाज़ार पर, आंकड़े वास्तव में मेल खाते हैं। इंडीड के अनुसार,
00:06:38सॉफ्टवेयर इंजीनियर की नौकरियां उनके 2022 के शिखर से लगभग 67% कम हैं, और बड़ी टेक कंपनियों में शुरुआती स्तर की भर्ती 2019 के बाद से लगभग 65% घटी है।
00:06:46नए स्नातक बड़ी टेक भर्तियों का केवल 7% हैं, और केवल 2026 की पहली छमाही में टेक क्षेत्र की छंटनी 139,000 को पार कर गई।
00:06:55लेकिन यह हर जगह एक जैसा नहीं है। आईबीएम इस तर्क पर 2026 में अमेरिका में शुरुआती स्तर की भर्ती को तीन गुना करने की योजना बना रहा है
00:07:03कि AI जूनियर स्तर के काम तो अच्छे से करता है, लेकिन फिर भी मानवीय देखरेख की ज़रूरत होती है। और फिर विरोध प्रदर्शन।
00:07:11डीसी में अगस्त 2026 में विरोध प्रदर्शन हुआ था। OpenAI के लॉबी दफ्तर में लगभग 30 लोग आए थे।
00:07:19और जुलाई 2026 में सैन फ्रांसिस्को में OpenAI के मुख्यालय के बाहर 100 से 350 के बीच प्रदर्शनकारी एकत्र हुए,
00:07:28और फिर एंथ्रोपिक और गूगल की ओर बढ़े। एक छात्र समाचार पत्र ने इसे अमरीकी इतिहास में
00:07:34AI विकास के खिलाफ सबसे बड़ा प्रदर्शन बताया। तो यहाँ के आंकड़े वास्तव में बहुत गलत हैं और यह भविष्यवाणी भी गलत साबित हुई।
00:07:39अब हम अपने वर्तमान समय से आगे जनवरी 2027 में चलते हैं। एजेंट 2 का सीखना कभी खत्म नहीं होता।
00:07:46कागज अब दावा करता है कि ओपनब्रेन अब एजेंट 2 को ट्रेनिंग के बाद बेहतर बना रहा है।
00:07:51पहले से भी ज़्यादा ध्यान उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर है। एजेंट 2 को देने से पहले बड़ी मात्रा में
00:07:58कृत्रिम (सिंथेटिक) डेटा तैयार किया जाता है, उसका मूल्यांकन किया जाता है और गुणवत्ता के आधार पर छांटा जाता है। इसके अलावा वे
00:08:04मानव कर्मचारियों को लंबे समय वाले जटिल काम करते हुए खुद को रिकॉर्ड करने के लिए अरबों डॉलर का भुगतान करते हैं। यह बात कुछ हद तक अभी से सच है।
00:08:11लगभग मई 2026 में, मेटा ने अपने 7,000 कर्मचारियों को जबरन AI टास्क फोर्स में स्थानांतरित कर दिया और उनसे
00:08:19अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उबाऊ कोडिंग पहेलियों को हल करने के लिए मजबूर किया। हालाँकि भारी विरोध के कारण,
00:08:25केवल एक महीने बाद इसने कहा कि वह इस बात को प्रत्येक व्यक्ति की पसंद पर छोड़ देगा कि वह वास्तव में उस टास्क फोर्स में शामिल होना चाहता है या नहीं।
00:08:30और स्वयं एजेंट 2 पर, यह एक ऐसा मॉडल है जिसके 2 गुना 10 की पावर 28 फ्लॉप पर प्रशिक्षित होने की भविष्यवाणी की गई है
00:08:37और भविष्यवाणी की गई है कि ऐसे मॉडल में लगभग 6 से 10 ट्रिलियन सक्रिय पैरामीटर होंगे। वास्तव में,
00:08:42जिस एकमात्र मॉडल आकार की हम पुष्टि कर सकते हैं, वह ओपन मॉडल से है। किमी के3 में 2.8 ट्रिलियन पैरामीटर हैं, जिनमें से 104
00:08:48प्रति टोकन सक्रिय हैं। अप्रैल 2026 का डीपसीक वी4 प्रो कुल 1.6 ट्रिलियन है जिसमें 49 बिलियन सक्रिय हैं। ये
00:08:57बंद फ्रंटियर मॉडल के करीब प्रदर्शन करते हैं, लेकिन बंद प्रयोगशालाएं कभी भी अपने मॉडल के आकार को प्रकाशित नहीं करती हैं, इसलिए
00:09:03आकार के मामले में वास्तविकता कहीं आसपास भी नहीं है। किसी को भी 2 की पावर 28 मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं जाना जाता है और सबसे बड़ा
00:09:08ओपन मॉडल एजेंट 2 की तुलना में 60 से 100 गुना कम सक्रिय मापदंडों का उपयोग करता है, इसलिए यहाँ की भविष्यवाणी शायद बहुत जल्दी है।
00:09:15तो आइए समीक्षा करें कि अब तक यह पेपर कितना सटीक रहा है। 2025 के अंत में सबसे बड़े डेटा सेंटर और 10 की पावर 28 मॉडल होने थे।
00:09:21डेटा सेंटर बन गए और मॉडलों ने काफी हद तक वैसा ही व्यवहार किया जैसा कि पेपर में कहा गया था, लेकिन किसी को भी अभी तक 10 की पावर 28 को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं जाना जाता है, इसलिए यह एक शुरुआती भविष्यवाणी है।
00:09:272026 की शुरुआत में, AI, AI अनुसंधान को गति देना शुरू कर देता है। यह बिल्कुल सटीक बैठता है, इसलिए यह सही है।
00:09:342026 के मध्य में, चीन दुनिया की कंप्यूटिंग क्षमता का 12% हिस्सा रखता है, छह महीने पीछे है। यह सब सही है, लेकिन चीन अपनी लैब्स का राष्ट्रीयकरण करके
00:09:40एक मेगा प्रोजेक्ट में बदल रहा है। यह पूरी तरह से गलत है। 2026 के अंत में, हमें शेयर बाज़ार में 30% का उछाल मिलता है और जूनियर
00:09:47डेवलपर्स संकट में हैं, और हमारे पास डीसी की ओर मार्च करने वाले 10,000 लोग हैं। इनमें से केवल एक सही है, वह है
00:09:54नौकरी का बाज़ार, बाकी पूरी तरह से गलत हैं। फिर हमारे पास जनवरी 2027 है, एजेंट 2, एक ऐसा मॉडल जो किसी भी मॉडल की तुलना में 40 गुना अधिक
00:10:00कंप्यूट के साथ प्रशिक्षित किया गया है जिसके लिए हमारे पास कोई अनुमान है, इसलिए यह शायद सिर्फ एक समय से पहले की भविष्यवाणी है।
00:10:07और जहाँ तक हम जांच कर सकते हैं, यही सीमा है। इसके बाद जो कुछ भी है वह अभी तक नहीं हुआ है। लेकिन हम अब तक जो जानते हैं उसके अनुसार,
00:10:13ऐसा लगता है कि फ्रंटियर लैब्स स्वतः सुधार करने वाली सुपर इंटेलिजेंस की ओर भाग रही हैं।
00:10:17एंथ्रोपिक के एक पूर्व शोधकर्ता जैकब कॉक्सन ने यह ट्वीट किया और यह पूरी तरह से वायरल हो गया।
00:10:23“मैंने आज एंथ्रोपिक से इस्तीफा दे दिया है। मैंने पिछले तीन साल OpenAI और एंथ्रोपिक दोनों में प्री-ट्रेनिंग रिसर्च में बिताए हैं।
00:10:29दोनों में से कोई भी कंपनी ज़िम्मेदारी से काम नहीं कर रही है। वे सीधे स्वतः सुधार करने वाले सुपर इंटेलिजेंस
00:10:35की ओर भाग रहे हैं और हमारी ज़िंदगियों के साथ खिलवाड़ कर रहे हैं।” तो चलिए आने वाले वर्ष के लिए पेपर की भविष्यवाणियों को देखते हैं।
00:10:39मार्च 2027, हमारे पास एजेंट 3 है, पहला सुपर ह्यूम कोडर। ओपनब्रेन इसकी 200,000 प्रतियां चलाता है,
00:10:45जो पृथ्वी पर सबसे अच्छे 50,000 इंजीनियरों के 30 गुना गति से काम करने के बराबर है। सितंबर में,
00:10:53हमें एजेंट 4 मिलता है, जो AI शोध में किसी भी इंसान से बेहतर है। हमारे पास ओपनब्रेन के अंदर 50 गुना गति से काम करने वाली
00:10:59300,000 प्रतियां हैं। एक साल की प्रगति हर एक हफ्ते में होती है। फिर अक्टूबर में, एक सुरक्षा टीम को सबूत मिलते हैं
00:11:06कि एजेंट 4 उनके खिलाफ काम कर रहा है। यह न्यू यॉर्क टाइम्स में लीक हो जाता है और एक देखरेख समिति को वोट देना पड़ता है।
00:11:13धीमे पड़ें और चीन को बढ़त देने का जोखिम उठाएं या आगे बढ़ते रहें। आगे बढ़ते रहने के लिए वोट दें और विनाश का सामना करें।
00:11:18रोकने के लिए वोट दें और अधिक संरेखित (अलाइन्ड) सुपर इंटेलिजेंस प्राप्त करें और आखिरकार चीन के साथ एक संधि करें।
00:11:25लेकिन इस पेपर के शुरुआती रिलीज़ के बाद से, लेखकों ने पहले ही खुद AI 2027 को ग्रेड दे दिया है।
00:11:32कोकोताजो अब मार्च 2029 के आसपास सुपर इंटेलिजेंस की उम्मीद करते हैं और लाइफलैंड जुलाई 2033 के आसपास।
00:11:37लेकिन हमने अब तक जो देखा है, उससे चीन के साथ संधि की संभावना कम ही लगती है। चीन और पश्चिम के बीच अविश्वास
00:11:45और इन मॉडलों को गुप्त रूप से विकसित करने की क्षमता किसी भी पक्ष को रुकने से रोकती है।
00:11:50मेरी राय में, यह हमें दो अलग-अलग परिणामों के साथ छोड़ता है। ऑटो सेल्फ-इम्प्रूवमेंट की गारंटी है। उसे वापस
00:11:56डिब्बे में बंद करने का कोई तरीका नहीं है। सवाल यह है कि क्या यह सुपर इंटेलिजेंस की ओर ले जाता है या
00:12:02उस प्रक्रिया द्वारा प्राप्त की जा सकने वाली चीज़ों पर कोई मौलिक सीमा है। या तो बुद्धिमत्ता असीमित रूप से बढ़ती है
00:12:07या इसकी कोई सीमा है। वह सीमा ठीक कहाँ है? और दोस्तों अगर आपको यह वीडियो पसंद आ रहा है, तो
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