ಚಾಟ್ ಜಿಪಿಟಿ (Chatgpt) ಬಗೆಗಿನ ರೋಚಕ ಅಂಕಣಗಳು ಬರುತ್ತಲೇ ಇವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ- ಎಐ (AI – artificial intelligence) ನೆರಳಿನಲ್ಲೇ ನಿಲುಕುತ್ತಿರುವ ಆತಂಕಕಾರಿ ವಿಷಯಗಳು ಉರುಳುತ್ತಲೇ ಇವೆ. ಇವುಗಳ ನಡುವೆ ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಎಐ ಉಪಯೋಗಿಸಿಕೊಂಡು (AI in industry) ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಶೋಧನೆ/ರಿಸರ್ಚ್ ಮೇಲೆ ನೆಟ್ಟಿವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣ ಒಂದೇ, ಎಐ ಅಲೆಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕಂಪನಿ ಹಿಂದುಳಿಯಬಾರದು. ತಮ್ಮ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಗಳು ಹಿಂದುಳಿವಂತಾಗಬಾರದು ಎಂಬ ಆತಂಕ ಪ್ರಮುಖವಾದದ್ದು. ಹಾಗಾದರೆ ದೊಡ್ಡ ಉದ್ದಿಮೆಗಳು ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಆವಿಷ್ಕೃತಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಈ ಎಐ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ ಹಾಗು ಅದರ ರೂಪರೇಷಗಳೇನು?
- ಅನ್‌ಲರ್ನ್ ಮತ್ತು ರಿಲರ್ನ್
ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ವಿವರಿಸುವುದಾದರೆ ಎಲ್ಲ ದೊಡ್ಡ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅದರದೇ ಆದ ಒಂದು “ಎಥೋಸ್” ಇರುತ್ತದೆ. ಅದು ನಡೆದು ಬಂದ ಹಾದಿ, ಅಲ್ಲಿರುವ ನೌಕರರ ನಡೆ ನುಡಿ, ಅವರ ಹಾಗೂ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೇಲಿನ ಬಾಂಧವ್ಯ ಈ ಎಥೋಸ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಕಂಪೆನಿಗಳಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಬೇರೂರಿರುವ ಇದನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲೇಬೇಕಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಒದಗಿದೆ. ತಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಐನ ಸಹಜ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಅದನ್ನು ತನ್ನ ನೌಕರರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
- ಎಐನ ಮೂರು ಭಾಗಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸುವುದು
ಎಐನ ಮೊದಲರ್ಧದಲ್ಲಿ ಕೇವಲ ಕಲಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾತ್ರ ನಡೆಯುತ್ತಿತ್ತು. ಡೇಟಾ, ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಹಾಗು ಆಲ್ಗಾರಿದಂಗಳನ್ನೂ ಕ್ರೋಡೀಕರಿಸಿ ಎಐ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂದಿಟ್ಟು ಪ್ರೆಡಿಕ್ಷನ್, ಜಡ್ಜ್‌ಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಡಿಸಿಷನ್‌ಗಳನ್ನೂ ಹೊರತರುವ ಕಾರ್ಯ ಸಾಗಿತ್ತು. ಮುಂದುವರಿದಂತೆ, ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಆವಿಷ್ಕಾರಗೊಂಡಂತೆ, ಎಐ ಕೂಡ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಾನಾಗಿಯೇ ಕಲಿತು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಪಡೆದವು. ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರವೇ ಮಾನವ ಮಾಡುವ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕೆ ತೊಂದರೆ ಉಂಟುಮಾಡಿರುವ ಆತಂಕ.
ಈ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಮುಂದುವರೆದ ಅಧ್ಯಾಯವೇ ಈಗಿನ ಸದ್ಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ. ಈಗ ಎಐ ಕಲಿತು, ಅರಿತು, ರಿಪೀಟ್ ಮಾಡಿ, ಹೊಸತನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಮರುರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬೆಳೆಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ ಎಂಡ್ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನೂ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು, ಕವನ ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಈ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಒಗ್ಗೂಡಿಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ತಮ್ಮ ಉದ್ದಿಮೆಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಂತೆ ಮಾನವ ಕೇಂದ್ರಿತ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಉದ್ದಿಮೆ ಕೇಂದ್ರಿತ ಎಐ
ಮೇಲಿನ ಎಐ ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲ ಉದ್ದಿಮೆಗಳಿಗೂ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಅನ್ವಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಐಟಿ ಉದ್ದಿಮೆಗೆ ಒದಗುವ ಎಐ, ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್ ಉದ್ದಿಮೆಗೆ ಹೊಂದುವುದು ತೀರಾ ವಿರಳ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿ ವರ್ಟಿಕಲ್/ಉದ್ದಿಮೆಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವಂತೆ ತಮ್ಮ ರಿಸರ್ಚ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿವೆ. ಕೆಳಗಿನ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ.
ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಗ್ಲೋಕಲ್‌ ಲೋಕ ಅಂಕಣ: ಆರ್ಟಿಫಿಷಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
- ಪ್ರಾಡಕ್ಟ್ ತಯಾರಿಕೆ- ಇನ್ನಷ್ಟು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುವುದು.
- ನಾಲೆಡ್ಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್- ಇನ್ನಷ್ಟು ರಚನಾತ್ಮಕ ಐಡಿಯಾಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಡಿಜಿಟಲ್ ಎನೇಬಲ್‌ಮೆಂಟ್- ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಮಾಡುವ ರಿಪಿಟೆಟಿವ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಎಳೆಗಳನ್ನಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಬರುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಗ್ರಾಹಕ ಕೇಂದ್ರಿತ ಸಹಾಯ- ಗ್ರಾಹಕ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆ, ಅನುಭವಿಸುವ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು/ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಲಹೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುವುದು.
- ಪೂರೈಕೆ ಚೈನ್ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್- ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ಸ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿಖರ ಬೇಡಿಕೆ ಹಾಗು ಪೂರೈಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಟ್ಟಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಆಟೋಮೇಷನ್- ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲೂ ರಿಪಿಟೆಟಿವ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಟಾಂಡರ್ಡೈಸ್‌ ಆಗಿ ಶ್ರೇಣಿಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ನೆರವಾಗುತ್ತದೆ.
ಎಐ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರೈನ್ ಮಾಡುವುದು
ಎಐನ ಬಲು ದೊಡ್ಡ ಭಾಗ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗಿರುವ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು. ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಎಲ್ಲ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೂ ಅನ್ವಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸತತವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಿವ್ ಕೇಪಬಲಿಟಿ ವೃದ್ಧಿಸುವುದು ಹಾಗು ರಚನಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಮೇಲಿರುವ ರೂಪುರೇಷೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿವೆ. ಎಐನ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಬೆಳೆದಂತೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಉದ್ದಿಮೆಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತಂದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ನಾಂದಿ ಹಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನವೇ ಇಲ್ಲ.
ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಗ್ಲೋಕಲ್‌ ಲೋಕ ಅಂಕಣ: ಚಾಟ್ ಜಿಪಿಟಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ; ಹೋಗೋದೆಷ್ಟು, ಬರೋದೆಷ್ಟು?