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माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला एआई खरीदने वाले प्रत्येक उद्यम के लिए एक चेतावनी है: जिस क्षण आप किसी मॉडल का गंभीरता से उपयोग करना शुरू करते हैं, आप वही चीज़ सौंपना शुरू कर देते हैं जो आपकी कंपनी को मूल्यवान बनाती है। रविवार रात को एक्स पर एक लंबी पोस्ट में, जिसे 5.7 मिलियन से अधिक बार देखा गया, नडेला इसे “विपरीत सूचना विरोधाभास” कहा – और तर्क दिया कि उद्योग को इसका शीघ्र उत्तर चाहिए। उनका शुरुआती बिंदु केनेथ एरो की क्लासिक समस्या है। नोबेल विजेता अर्थशास्त्री ने कहा कि जानकारी बेचने वाला इसे प्रकट किए बिना इसकी उपयोगिता साबित नहीं कर सकता है, और एक बार पता चलने पर, खरीदार के पास यह मुफ़्त में होती है। एआई उसे पलट देता है। नडेला ने लिखा, “एआई युग में, खरीदार जो खरीदा है उसका उपयोग करने के लिए ज्ञान देने का जोखिम उठाता है।” आप दो बार भुगतान करते हैं – एक बार नकद में, एक बार मालिकाना ज्ञान में। और जितना बेहतर आप चाहते हैं कि मॉडल प्रदर्शन करे, उतना ही अधिक आपको उसे खिलाना होगा।

एआई ‘एग्जॉस्ट’ पर माइक्रोसॉफ्ट सीईओ: जिस लीक को कोई भी लॉग नहीं करता वह आपका एंटरप्राइज डेटा है

नडेला का तीखा मुद्दा उस चीज़ के बारे में है जिसे वह “निकास” कहते हैं। न केवल आपका डेटा – आपके संकेत, वे उपकरण जिन्हें आपके एजेंट कॉल करते हैं, और सबसे ऊपर आपके लोग मॉडल में कुछ गलत होने पर सुधार करते हैं। प्रत्येक समाधान संस्थागत ज्ञान, आसुत है। यह “ट्रेस दर ट्रेस, सुधार दर सुधार, ईवल दर ईवल” लीक करता है। समय के साथ विषमता बढ़ती जाती है: विक्रेता आपके बारे में बहुत कुछ सीखता है, और उसने जो सीखा उसके बारे में आप लगभग कुछ भी नहीं सीखते हैं।वह एक विडम्बना को भी उजागर करता है। मॉडल प्रदाता सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षण के लिए उचित उपयोग पर भरोसा करते हैं, फिर ग्राहक के उपयोग से सीखने का अधिकार सुरक्षित रखते हुए आसवन पर प्रतिबंधात्मक शर्तें लागू करते हैं। यदि सीखना केवल एक ही दिशा में बहता है, तो मूल्य उस व्यक्ति के साथ जुड़ता है जिसके पास बुनियादी ढांचा है – न कि उन लोगों के साथ जिन्होंने ज्ञान का सृजन किया। उन्होंने पलान्टिर के सीईओ एलेक्स कार्प को उद्धृत करते हुए कहा कि तकनीकी ग्राहक वास्तव में क्या चाहते हैं: उत्पादन के साधनों का स्वामित्व।

उन उद्यमों के लिए सत्या नडेला की 5सी प्लेबुक जो अपने एआई लर्निंग लूप का मालिक बनना चाहते हैं

उनका नुस्खा पाँच-भागीय रूपरेखा है। नियंत्रण: अपने स्वयं के ईवेल्स बनाएं, और मेमोरी, निशान और फीडबैक का स्वामित्व रखें। क्षमता: अपने किरायेदार की सीमा के अंदर प्रशिक्षण या धुन। विकल्प: ऑर्केस्ट्रेशन को किसी एक मॉडल से अलग करें, ताकि एक विक्रेता को खोने से आपकी क्षमता ख़त्म न हो। लागत: वही डिकॉउलिंग आपको कार्य को कुशलतापूर्वक मॉडल से मिलाने की सुविधा देता है। यौगिक: चारों को एक साथ रखें और आपको निरंतर सीखने का चक्र मिलता है।उनके शब्दों में, प्रश्न: जो चीज़ आपको अद्वितीय बनाती है उसे छोड़े बिना एक मॉडल का उपयोग करें।

सत्या नडेला की पूरी पोस्ट यहां पढ़ें

बुद्धिमत्ता के युग में, कंपनियों को अपने मूल आईपी की सुरक्षा कैसे करनी चाहिए?नोबेल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री केनेथ एरोप्रसिद्ध रूप से वर्णित सूचना के बाज़ार में एक विरोधाभास. “खरीदार के लिए इसका मूल्य तब तक ज्ञात नहीं होता जब तक उसके पास जानकारी न हो, लेकिन वास्तव में उसने इसे बिना किसी लागत के हासिल कर लिया है।” एरो के “सूचना विरोधाभास” में, विक्रेता इसे बेचने के लिए ज्ञान देने का जोखिम उठाता है। एआई विपरीत समस्या पैदा करता है। एआई युग में, खरीदार जो खरीदा है उसका उपयोग करने के लिए ज्ञान देने का जोखिम उठाता है।आप अनिवार्य रूप से बुद्धिमत्ता के लिए दो बार भुगतान करते हैं, एक बार पैसे से, और फिर किसी और अधिक मूल्यवान चीज़ से: उस बुद्धिमत्ता को उपयोगी बनाने के लिए आपको मालिकाना ज्ञान प्रकट करना होगा। आप मॉडल को जितना बेहतर प्रदर्शन करना चाहते हैं, आपको उसे उतना ही अधिक ज्ञान देना होगा!समय के साथ, सूचना विषमता तेजी से विषम होती जाती है। जैसे-जैसे आप खरीदी गई चीज़ का उपयोग करते हैं, विक्रेता आपके बारे में अधिक से अधिक सीखता है, जबकि विक्रेता बदले में क्या सीख रहा है, इसके बारे में आप बहुत कम सीखते हैं।मैं इसे ही विपरीत सूचना विरोधाभास मानता हूं।पेटेंट एरो के विरोधाभास के एक पहलू को हल करते हैं। उन्होंने एक आविष्कारक को एक विचार बताए बिना ही उसका खुलासा करने दिया। रिवर्स सूचना विरोधाभास को अपने स्वयं के समकक्ष की आवश्यकता है।इसके लिए डेटा सुरक्षा से कहीं अधिक की आवश्यकता है। मॉडल “एग्जॉस्ट” से सीखते हैं, जो संकेत लोग लिखते हैं, उपकरण एजेंट उपयोग करते हैं, और विशेष रूप से मॉडल गलत होने पर लोग सुधार करते हैं। प्रत्येक सुधार को संस्थागत जानकारी में आसवित किया जाता है। यह उस प्रकार का ज्ञान है जिसे कोई प्रतियोगी कभी नहीं खरीद सकता है, और वह ऐसा ज्ञान है जो लगभग अदृश्य रूप से लीक होता है: ट्रेस दर ट्रेस, सुधार दर सुधार, ईवल दर ईवल।बुद्धि का उपभोग करके, आप बुद्धि का निर्माण कर रहे हैं। और जो आप बनाते हैं वह आपका होना चाहिए। हायेक के अर्थ में, यह आपकी विशेष बुद्धिमत्ता है: समय, स्थान और परिस्थिति का ज्ञान जिसे कोई और धारण नहीं कर सकता। यह जानता है कि आप क्या सोचते हैं, आप क्या महत्व देते हैं और आप सफलता को कैसे मापते हैं।जबकि सार्वजनिक डेटा पर मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उचित उपयोग के अधिकार वाले मॉडल प्रदाताओं से आने वाले महान नवाचार की आवश्यकता है, मुझे यह विडंबनापूर्ण लगता है कि यथास्थिति फिर बदल जाती है और आसवन पर प्रतिबंधात्मक शर्तें लगाती है, और ग्राहक के उपयोग और इंटरैक्शन डेटा से सीखने का अधिकार सुरक्षित रखती है। यदि शिक्षा केवल एक ही दिशा में बहती है, तो आर्थिक मूल्य ज्ञान के रचनाकारों के बजाय सीखने के बुनियादी ढांचे के मालिकों की ओर केंद्रित हो जाता है। इसलिए, यह जरूरी है कि हम प्रत्येक फर्म को सीखने के बुनियादी ढांचे को वितरित करें ताकि वे अपने स्वयं के सीखने के चक्र को नियंत्रित कर सकें।एलेक्स कार्प के रूप मेंइसे रखें: “तकनीकी ग्राहक जो चाहते हैं वह उनकी गणना, उनके मॉडल, उनके डेटा स्टैक और उनके अल्फा पर नियंत्रण है। वे जानना चाहते हैं कि उत्पादन के साधन उनके पास हैं, और इसे किसी और को हस्तांतरित नहीं किया जा रहा है।” मौजूदा शासन बिल्कुल ट्रांसफर कार्प करता है और कंपनियां डरती हैं। इसीलिए उद्यमों को अपने लिए एक वास्तविक विश्वास सीमा की आवश्यकता होती हैमानव पूंजी और सांकेतिक पूंजी को मिश्रित करने के लिए. यह वह जगह है जहां एक संगठन का डेटा, निशान, मूल्यांकन, अनुकूलित वजन और मेमोरी एक साथ जमा होते हैं और सुधार करते हैं। और यह एक कठिन सीमा है जिसके पार कोई भी चीज़, यहां तक ​​कि खुफिया जानकारी भी, सहमति के बिना पार नहीं होती। उद्यम अपने स्वयं के मॉडल को बेहतर बनाने और/या प्रशिक्षित करने के लिए मॉडल आउटपुट का उपयोग करने के अधिकार की मांग करेंगे। मैं इसे अपने उद्यम जवाबदेही दायित्वों के साथ मॉडल को संरेखित करने के प्रत्येक फर्म के अधिकार के रूप में सोचता हूं। क्लाउड युग में, उद्यमों ने डेटा जमा किया। एआई युग में, वे सीखने का संचय करते हैं। जानकारी की सुरक्षा से लेकर उन तंत्रों की सुरक्षा तक, जिनके माध्यम से संगठन सीखते हैं, अनुकूलन करते हैं और बुद्धिमत्ता को मिश्रित करते हैं, विश्वास की सीमा तदनुसार विकसित होनी चाहिए। इसे सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक उद्यम को कुछ चीजें करनी चाहिए:

दूसरे शब्दों में, एक कंपनी को उस ज्ञान को छोड़े बिना एक मॉडल का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए जो इसे अद्वितीय बनाता है। यह विपरीत सूचना विरोधाभास है जिसका हमें सामना करने की आवश्यकता है।