कृत्रिम बुद्धिमत्ता तेजी से विभिन्न उद्योगों को बदल रही है, संचार और वैज्ञानिक अनुसंधान से लेकर सामग्री निर्माण तक, नवाचार और विवाद दोनों को जन्म दे रही है। जबकि एआई-संचालित उपकरण प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर रहे हैं और नई संभावनाओं को खोल रहे हैं, कॉपीराइट उल्लंघन और मौजूदा व्यवसायों पर प्रभाव के संबंध में चिंताएं भी उभर रही हैं, कई स्रोतों के अनुसार।
संचार में एआई का विकास विशेष रूप से उल्लेखनीय रहा है। महामारी के दौरान दूरस्थ कार्य में बदलाव ने ऑडियो और वीडियो तकनीक में वर्षों के नवाचार को गति दी, एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार। श्योर और ज़ूम जैसी कंपनियों ने हाइब्रिड कार्य वातावरण में संचार को बेहतर बनाने के लिए एआई और नई ध्वनिक तकनीकों का लाभ उठाया है। ज़ूम के मुख्य इकोसिस्टम अधिकारी ब्रेंडन इटेलसन ने कहा, "ऑडियो और वीडियो का बस काम करना सहयोग के लिए एक आधार रेखा है।"
वैज्ञानिक अनुसंधान के क्षेत्र में, एआई अत्याधुनिक विज्ञान के दायरे का विस्तार कर रहा है और वैज्ञानिकों को वैश्विक स्तर पर महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करने में मदद कर रहा है, फॉर्च्यून के अनुसार। अल्फाफोल्ड, पांच साल पहले विकसित एक एआई सिस्टम, ने प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी की 50 साल पुरानी बड़ी चुनौती को हल किया। वैज्ञानिक खोज को गति देने के लिए एआई की क्षमता कई शोधकर्ताओं के लिए एक परिभाषित लक्ष्य है।
हालांकि, एआई का उदय विशेष रूप से रचनात्मक उद्योगों में चिंताएं भी पैदा कर रहा है। बाइटडांस द्वारा विकसित एक नया एआई वीडियो जनरेटर, सीडांस 2.0, जो टिकटॉक का निर्माता है, हॉलीवुड संगठनों से आलोचना का सामना कर रहा है। फॉर्च्यून के अनुसार, मोशन पिक्चर एसोसिएशन ने कहा कि सीडांस 2.0 ने बड़े पैमाने पर अमेरिकी कॉपीराइट कार्यों का अनाधिकृत उपयोग किया है। यह उपकरण, जो वर्तमान में केवल चीन में उपलब्ध है, उपयोगकर्ताओं को सरल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले एआई वीडियो उत्पन्न करने की अनुमति देता है। इससे उद्योग पेशेवरों की चेतावनी मिली है, जिसमें एक शीर्ष हॉलीवुड पटकथा लेखक ने कहा, "यह हमारे लिए संभवतः खत्म हो गया है।"
इस बीच, कंपनियां दक्षता में सुधार और मूल्य प्रदान करने के लिए एआई का लाभ उठा रही हैं। हैकर न्यूज के अनुसार, ट्यूरिंग लैब्स, एक वाई कॉम्बिनेटर-समर्थित कंपनी, प्रमुख ब्रांडों के लिए मैनुअल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए एआई का उपयोग कर रही है। उनके प्लेटफॉर्म का लक्ष्य ट्रायल-एंड-एरर प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक समय को महीनों से दिनों तक कम करना है।
एआई में प्रगति सॉफ्टवेयर विकास जैसे क्षेत्रों में भी चुनौतियां पेश करती है। हैकर न्यूज ने सिस्टम में संभावित रेस कंडीशन को संबोधित करने के महत्व पर भी प्रकाश डाला, विशेष रूप से पोस्टग्रेस जैसे डेटाबेस प्रबंधन सिस्टम में। उचित परीक्षण के बिना, रेस कंडीशन त्रुटियों और डेटा विसंगतियों का कारण बन सकती हैं।
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