एआई विश्वसनीयता में बदलाव: अंकुश शर्मा का योगदान

एआई की विश्वसनीयता पर अंकुश शर्मा का दृष्टिकोण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की रचनात्मकता, गति और विशाल पैमाने पर टेक्स्ट, इमेज और भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करने की क्षमता की सराहना की जाती है। लेकिन इसके पीछे एक महत्वपूर्ण सवाल है: क्या हम इसे तब भरोसा कर सकते हैं जब यह सबसे ज्यादा जरूरी हो?

अंकुश शर्मा के लिए, यह सवाल उनके करियर की परिभाषा बन गया है। एआई, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और साइट रिलायबिलिटी इंजीनियरिंग में बीस वर्षों से अधिक का अनुभव रखने वाले शर्मा का काम सुर्खियों का पीछा नहीं करता। यह उस नाजुकता का सामना करता है जो बड़े पैमाने पर एआई को वास्तविक दुनिया की अनिश्चितताओं के सामने लाती है।

शर्मा की पुस्तक, बड़े भाषा मॉडलों के लिए अवलोकन: एआई के लिए एसआरई और कैओस इंजीनियरिंग, इस चर्चा में एक संदर्भ बिंदु बन गई है। यह भविष्य के एआई दृष्टिकोण के बजाय आज की प्रणालियों को अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए एक ढांचा प्रस्तुत करती है। यह तकनीकी गहराई से शुरू होकर उत्तरी अमेरिका, यूरोप, एशिया और दक्षिण अमेरिका में कई प्रतियों में फैल गई है; इंजीनियर और शोधकर्ता इसे वैकल्पिक पढ़ाई के रूप में नहीं, बल्कि संचालन मार्गदर्शन के रूप में मानते हैं।

इसकी स्वीकृति में महत्वपूर्णता है। डॉक्टर ड्रॉइड, एक Y कॉम्बिनेटर समर्थित कंपनी, जो प्लेटफॉर्म इंजीनियरों के लिए एआई एजेंट उपकरण विकसित कर रही है, शर्मा की अवलोकन विधियों को अपनी विश्वसनीयता के दृष्टिकोण को फिर से आकार देने का श्रेय देती है। इसके CEO, सिद्धार्थ जैन, कहते हैं, “हमारी एआई विश्वसनीयता के दृष्टिकोण को मौलिक रूप से बदल दिया है।”

यह समर्थन केवल स्टार्टअप्स तक सीमित नहीं है। ऑस्ट्रेलिया में ओरेकल के प्रमुख इंजीनियरों ने बताया कि शर्मा के कैओस इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करने से डाउनटाइम और मौन मॉडल विफलताओं में कमी आई है। एक वैश्विक उद्यम के लिए, ये सुधार तकनीकी दक्षता से अधिक का प्रतिनिधित्व करते हैं—यह महत्वपूर्ण प्रणालियों में अधिक परिचालन लचीलापन में तब्दील होते हैं।

ये केवल अमूर्त प्रशंसा नहीं हैं; ये उन वातावरणों में वास्तविक परिवर्तन को दर्शाते हैं जिन पर लाखों लोग हर दिन निर्भर करते हैं।

फिर भी, दायरा कुछ प्रशंसाओं से कहीं अधिक व्यापक है। शर्मा के ढांचे पहले से ही उच्च-दांव वाले क्षेत्रों में सक्रिय हैं: अस्पताल जहां एक गलती निदान को प्रभावित कर सकती है, वित्तीय नेटवर्क जहां डाउनटाइम अरबों का जोखिम उठाता है, और सार्वजनिक बुनियादी ढाँचा जहां विश्लेषण शहरों को चलाने में मदद करता है। उनका प्रभाव केवल सम्मेलन की बातों या शोध के उद्धरणों में नहीं दिखता, बल्कि उन प्रणालियों की अदृश्य स्थिरता में भी है जो, डिजाइन के अनुसार, तब ध्यान आकर्षित नहीं करतीं जब वे सही तरीके से काम करती हैं।

शोध और प्रथा का यह मिश्रण समझाता है कि क्यों उनका शैक्षणिक उत्पादन लगातार गूंजता है। स्वास्थ्य सेवा में जनरेटिव एआई, मॉडल प्रशिक्षण में स्थिरता (जिसे वे ग्रीन एआई कहते हैं), वित्तीय नवाचार, और बड़े मॉडलों की लचीलापन परीक्षण पर सहकर्मी-समीक्षित अध्ययन हर साल 200,000 से अधिक ऑनलाइन पाठकों को आकर्षित करते हैं। पाठक विविध हैं—शोधकर्ता, प्रैक्टिशनर, और नीति सलाहकार—और यह उस बढ़ते दर्शक को दर्शाता है जो विश्वसनीयता को एआई के भविष्य के लिए केंद्रीय मानता है।

विश्वसनीयता नाटकीय कहानी कहने के लिए नहीं होती। “आज सिस्टम जो विफल नहीं हुए” के लिए कोई वायरल डेमो नहीं है। लेकिन शायद यही बात है। शर्मा का काम एआई में एक बदलाव का हिस्सा है जहां सफलता को नवीनता के बजाय विश्वास से मापा जाता है। आने वाले वर्षों में, जब सरकारें, उद्यम और स्टार्टअप एआई को स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग और बुनियादी ढाँचे में गहराई से शामिल करेंगे, तो उनके द्वारा प्रस्तुत ढांचे संभवतः उनके नीचे अनजाने में सहारा देंगे।

एआई की कहानी अक्सर चकित करने वाले ब्रेकथ्रू के माध्यम से बताई जाती है। अंकुश शर्मा का योगदान हमें याद दिलाता है कि इस क्षेत्र में दीर्घकालिकता कुछ कम दिखाई देने वाली लेकिन कहीं अधिक महत्वपूर्ण चीज़ों पर निर्भर कर सकती है: वे सिस्टम जो उन ब्रेकथ्रू को खड़ा रखते हैं।

प्रकाशित तिथि: 14^वां फरवरी 2025