कल्पना कीजिए, एक ऐसा दौर जब दुनिया भर के AI मॉडल्स सबके सब एक जैसे हो गए हों… बिल्कुल उसी तरह जैसे बाज़ार में हर दुकान पर वही सस्ता सामान मिल रहा हो। हैरान करने वाली बात ये है कि ये खौफनाक सच सामने आने वाला है, और इसकी चेतावनी दो साल पहले ही एक शख्स ने दे दी थी—गैरी मार्कस, NYU के Professor Emeritus और AI के सबसे मुखर आलोचकों में से एक। उनका कहना था कि AI इंडस्ट्री ने उनकी बात नहीं सुनी, और अब उन्हें इसकी कीमत चुकानी पड़ रही है।
हैरान करने वाली बात ये है कि लैरी एलिसन, Oracle के सह-संस्थापक, ने भी इसी बात को उठाया है। उन्होंने अपने हालिया इंटरव्यू में कहा कि AI मॉडल्स—चाहे वो OpenAI का GPT हो, Google का Gemini, Meta का Llama, या फिर xAI का Grok—सभी एक ही सार्वजनिक डेटा पर ट्रेनिंग कर रहे हैं। इसका नतीजा? सबके सब लगभग एक जैसे हो गए हैं। एलिसन ने कहा, “वे सभी मूल रूप से एक जैसे हैं, और यही कारण है कि वे इतनी तेजी से कमोडिटी बन रहे हैं।”
लेकिन गैरी मार्कस ने इससे भी आगे की बात कही। उन्होंने X (पूर्व में Twitter) पर लिखा, “मैंने दो साल पहले ही इन सबको चेताया था कि यही होगा—कोई अलग पहचान नहीं, क्योंकि सब एक ही डेटा पर निर्भर हैं।” उनका आरोप है कि सिलिकॉन वैली ने उनकी बात नहीं सुनी, और अब उन्हें इसकी भारी कीमत चुकानी पड़ रही है।
ओरेकल का दावा है कि अगला AI गोल्डमाइन निजी डेटा में है। कंपनी ने अपने Q2 2026 के ईarnings कॉल में कहा कि AI का अगला बड़ा कदम सार्वजनिक डेटा से आगे बढ़कर निजी, एंटरप्राइज डेटा पर निर्भर होगा। ओरेकल का AI डेटा प्लेटफॉर्म इसी सिद्धांत पर काम करता है, जहां AI मॉडल्स रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन तकनीक का इस्तेमाल करते हुए रियल टाइम में निजी डेटा तक पहुंच सकते हैं—बिना किसी सुरक्षा समझौते के।
लेकिन गैरी मार्कस का मानना है कि यह समस्या का सिर्फ एक हिस्सा है। उनका कहना है कि AI इंडस्ट्री ने ब्रूट-फोर्स स्केलिंग पर बहुत ज्यादा ध्यान दिया है, जबकि असली समाधान न्यूरोसिम्बॉलिक सिस्टम्स में है—जो पैटर्न पहचान और लॉजिक को मिलाकर काम करते हैं। उन्होंने AI इंडस्ट्री के पूंजी निवेश को भी ‘इतिहास का सबसे बड़ा गलत आवंटन’ बताया है।
वहीं, एलिसन का दावा है कि ओरेकल के पास पहले से ही अरबों डॉलर का निजी डेटा है, जो AI मॉडल्स के लिए सोने की खान साबित हो सकता है। कंपनी ने अपने पूंजीगत व्यय को बढ़ाकर 50 अरब डॉलर कर दिया है, जो पिछले अनुमान से 15 अरब डॉलर ज्यादा है। उनका मानना है कि अगला बड़ा AI क्रांति निजी डेटा के इस्तेमाल से ही आएगी।
लेकिन सवाल उठता है: क्या वाकई निजी डेटा ही AI का भविष्य है? गैरी मार्कस जैसे विशेषज्ञों का मानना है कि यह सिर्फ कुछ सीमित उपयोग के मामलों में ही काम आएगा। असली सफलता तो वितरण, ब्रांड, सुरक्षा, या यूजर-इंटरैक्शन डेटा में हो सकती है—जो कि सार्वजनिक डेटा से बिल्कुल अलग है।
AI इंडस्ट्री के सामने अब सबसे बड़ा सवाल यह है: क्या वे अपनी गलतियों से सीखेंगे, या फिर वही गलतियां दोहराते रहेंगे? क्या निजी डेटा ही अगली बड़ी क्रांति साबित होगा, या फिर AI इंडस्ट्री को और गहरे बदलाव की जरूरत है?
जबकि ओरेकल जैसे दिग्गज AI के अगले चरण को निजी डेटा में देख रहे हैं, वहीं गैरी मार्कस जैसे विशेषज्ञों का मानना है कि असली समाधान तो तकनीकी नवाचार और नैतिक दृष्टिकोण में है। AI इंडस्ट्री के सामने अब सबसे बड़ा चुनौती यही है कि वे कैसे इस संकट से उबरेंगे—और क्या वे अपनी गलतियों से सीखेंगे।
AI का भविष्य अब एक मोड़ पर खड़ा है। क्या यह तकनीक मानवता के लिए वरदान साबित होगी, या फिर एक ऐसा खतरा बन जाएगी जिसका हमने कभी अनुमान नहीं लगाया था?
