एंथ्रोपिक सोसायटी और अर्थव्यवस्था पर एआई के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए एंथ्रोपिक इंस्टीट्यूट लॉन्च करता है

पिछली रात, AI का नया उभरता हुआ नाम Anthropic (आगे के संदर्भ में A सोसाइटी के रूप में संक्षिप्त) ने Claude का नया मॉडल नहीं लॉन्च किया, बल्कि एक ऐसी चीज़ लॉन्च की जो विशेष रूप से 'बोरिंग' लगती है: The Anthropic Institute (Anthropic रिसर्च इंस्टीट्यूट, संक्षिप्त में TAI)।

2026 में लोकप्रिय Harness Engineering की तुलना में, TAI द्वारा हल किए जाने वाले मुद्दे अधिक व्यापक हैं। Anthropic द्वारा प्रकाशित अनुसंधान कार्यक्रम (anthropic-institute-agenda) के अनुसार, TAI चार क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है: आर्थिक प्रसार, खतरे और लचीलापन, वास्तविक अनुप्रयोगों में AI प्रणालियाँ, और AI-संचालित अनुसंधान। TAI ने इन सभी समस्याओं को हल करने के लिए वैश्विक स्तर पर शोधकर्ताओं को आमंत्रित किया है।

(स्रोत चित्र: X@Anthropic आधिकारिक)

इसका मतलब है कि A कंपनी (एंथ्रोपिक का संक्षिप्त रूप) एक आंतरिक संगठन बनाया है, जो मुख्य रूप से इस बात का अध्ययन करता है कि मनुष्य AI के साथ कैसे व्यवहार करते हैं:

• AI कैसे रोजगार और अर्थव्यवस्था को प्रभावित करेगा?
• क्या नए सुरक्षा जोखिम लाएगा?
• क्या मानव वास्तविक रूप से AI का उपयोग करने के बाद अपना व्यवहार और निर्णय बदल देंगे?
• जब AI अधिक शक्तिशाली AI के विकास में मदद करना शुरू कर दे, तो इस त्वरित प्रक्रिया को कैसे समझा और नियंत्रित किया जाए?

शायद कई पाठक इसे एक सामान्य AI कंपनी की कार्रवाई समझेंगे, लेकिन लेई के विचार से, यह A सोसाइटी की हालिया सबसे महत्वपूर्ण कार्रवाई हो सकती है। TAI का AI उद्योग और मानवता पर सकारात्मक प्रभाव, उसी प्रकार है जैसे गूगल ने इंटरनेट उद्योग के लिए "बुराई न करें" का मूल्य सिद्धांत पेश किया था। इसलिए लेई के AGI का कहना है कि यह एक महत्वपूर्ण मॉडल अपग्रेड के बराबर की "प्रकाशन" है।

TAI का प्राथमिक अनुसंधान क्षेत्र इकोनॉमिक डिफ्यूजन (Economic Diffusion) है।

मानव इतिहास की पहली तीन औद्योगिक क्रांतियों को देखें, चाहे वह जेनी स्पिनिंग मशीन हो, गर्जन करता भाप इंजन हो या बाद में बिजली और असेंबली लाइन, उनका मूलतः बहुत सस्ता और दोहराया जाने वाला शारीरिक श्रम बदलना था। हालाँकि, AI द्वारा शुरू की गई चौथी औद्योगिक क्रांति पूरी तरह से अलग है, क्योंकि यह सीधे मानवता के सबसे गर्व के मस्तिष्क कार्यों के क्षेत्र में प्रवेश करती है।

लेकिन TAI द्वारा उठाया गया मूल विरोधाभास यह है: उपकरणों का अपग्रेड हुआ, लेकिन मजदूरों की स्थिति बदतर हो गई।

अध्ययन के लिए लिखे गए पाठ में, TAI ने उल्लेख किया कि यदि भविष्य में 3 लोग बड़े मॉडल का उपयोग करके पिछले 300 लोगों का काम पूरा कर सकते हैं, तो इस कंपनी का क्या होगा?

डिज़ाइनर AI का उपयोग करके सबसे थकान वाली लेयर और सामग्री को एक क्लिक में पूरा कर सकते हैं, प्रोग्रामर AI का उपयोग करके Vibe Coding कर सकते हैं... यदि AI 75% कार्यक्षमता बढ़ाता है, तो यह मानवीय कार्य दिवस को 8 घंटे (या यहां तक कि 996) से 2 घंटे में कम नहीं करेगा, बल्कि मानव संभवतः पांच गुना अधिक काम करने की आवश्यकता होगी।

TAI केवल इस नए तर्क पर ध्यान केंद्रित करता है: "AI के आने से आपका कार्यभार कई गुना बढ़ जाएगा।" इस स्थिति को मापने के लिए, TAI ने एक नया शब्द—The Anthropic Economic Index (Anthropic आर्थिक सूचकांक)—पेश किया है। A सोसाइटी का कहना है कि वे केवल कुछ ऐसे शैक्षणिक पत्र प्रकाशित नहीं करेंगी जिनकी कोई दिलचस्पी नहीं है, बल्कि वे इन वास्तविक डेटा को सामने लाएंगे और मनुष्यों को स्पष्ट रूप से बताएंगे: AI वास्तव में किन-किन उद्योगों में मानवीय नौकरियों को धीरे-धीरे प्रतिस्थापित कर रहा है? क्या नए प्रारंभिक कर्मचारी अपनी शुरुआत ही पर विफल हो जाएंगे?

(चित्र स्रोत: AI द्वारा उत्पन्न)

इसके अलावा, TAI ने इस खर्च को वास्तविक दुनिया में भी लागू किया है। हम सभी जानते हैं कि बड़े मॉडल एक ऐसी “सोना निगलने वाली राक्षसी” हैं जो कभी संतुष्ट नहीं होतीं; हम जब भी AI का उपयोग करके पाठ, चित्र, वीडियो या यहां तक कि एक साधारण प्रश्न उत्पन्न करते हैं, तो हम बहुत सारे Token खर्च करते हैं, Token का आधार कैलकुलेशन पावर है, कैलकुलेशन पावर का आधार चिप्स, स्टोरेज और बिजली है, और यदि हम इसे आगे तक जांचें, तो कार्बन उत्सर्जन, पूंजी आदि भी शामिल हैं। संसाधन हमेशा सीमित होते हैं, जब समाज AI को विशाल संसाधन प्रदान करता है, तो अन्य क्षेत्रों को भी प्रभावित होना पड़ता है।

2026 में, लोगों को सबसे अधिक महसूस हुआ कि AI के कारण मेमोरी और स्टोरेज की कमी के कारण उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स की कीमतें सामान्य रूप से बढ़ गईं, और यहां तक कि मोबाइल निर्माताओं को भी नए मॉडल लॉन्च करने की इच्छा कम करनी पड़ी। लेकिन इसके साथ ही, सभी मोबाइल निर्माता AI का उपयोग करके उत्पाद लॉजिक को पुनर्प्राप्त करने और मोबाइल उत्पाद के जीवनचक्र को बढ़ाने पर निर्भर कर रहे हैं, और OpenAI का मूल AI मोबाइल भी अब अगले कदम पर है। जब हर कोई AI से लाभान्वित हो रहा है, तो अधिक उद्योग AI से गहराई से प्रभावित हो रहे हैं—अच्छे और बुरे दोनों।

और TAI को "आर्थिक सूचकांक" का उपयोग करना चाहिए, जिससे AI के आर्थिक प्रभाव को अमूर्त अनुभव से मापने योग्य डेटा मॉडल में बदला जा सके: केवल तभी समस्या का समाधान संभव है, जब समस्या को स्पष्ट कर लिया जाए।

अगर नौकरी खोना धीमी चाकू से मांस काटने के समान है, तो AI का मानव मस्तिष्क के विचार और सोच पर प्रभाव सीधा नुकसान है।

सबसे पहले प्रभावित होगा इंटरनेट। आप आसानी से देख सकते हैं कि आजकल इंटरनेट एक 「गंदगी का पहाड़」 बन रहा है; पहले यात्रा के लिए गाइड्स ढूंढने पर आप कई ऐसी पोस्ट पा सकते थे जो चुनौतियों और जाल में फंसने से बचने में मदद करती थीं, लेकिन अब सब कुछ AI द्वारा बनाए गए, सुंदर रूप से फॉर्मेटेड, लेकिन पूरी तरह से झूठी और बेकार की बातों से भरा हुआ है।

और अधिक गंभीर बात यह है कि AI ने ग्रे इंडस्ट्री की बाधाओं को शून्य तक घटा दिया है: AI का उपयोग करके चेहरे बदलकर अश्लील अफवाहें फैलाना, परिवार के सदस्यों की आवाज़ को क्लोन करके फ़ोन धोखेबाज़ी करना, धोखेबाज़ सिर्फ़ कुछ टोकन जला कर सामान्य लोगों के जीवन को बर्बाद कर सकते हैं।

TAI ने एक गहरी समस्या को भी ध्यान में रखा: AI अनजाने में मानव को लगातार अधिक "बेवकूफ" बना रहा है।

पहले चीनी उपयोगकर्ताओं ने खुले में अज्ञात जंगली कवक देखे, जिनकी तस्वीर खींचकर AI से पूछा कि "क्या यह खाने योग्य है?" AI ने एक विषैले कवक को "स्वादिष्ट, खाने योग्य शिम्पेला" के रूप में पहचान लिया; एक बच्चे ने एक चूहे के फंदे को AI को दिखाया और पूछा कि यह क्या है, AI ने गंभीरता से विश्लेषण किया कि यह एक "वर्गाकार, धातु की संरचना वाला उपयोग से बाहर कार्टिंग खिलौना" है, जिसके बाद बच्चा उत्सुकता से हाथ लगाता है और उसकी उंगली कसकर फंस जाती है।

ये समाचार अंधेरे हास्य जैसे लगते हैं, लेकिन यह एक घटना को उजागर करता है: AI की सबसे बड़ी विशेषता वास्तव में बुद्धिमानी नहीं, बल्कि 'अज्ञात आत्मविश्वास' है। AI 100% सटीकता प्राप्त करने में समर्थ नहीं है, Google Gemini का सबसे हालिया मॉडल लगभग 91% तथ्यात्मक सटीकता प्राप्त करता है, जो उच्च स्तर की है। लेकिन कई उपयोगकर्ता AI के उपयोग के दौरान अनजाने में सोचना छोड़ देते हैं और सभी निर्णयों को एक कोड के समूह को 'बाहरीकृत' करने की आदत डाल लेते हैं।

इसके लिए, TAI ने एक गहरा प्रश्न उठाया: जब समाज का एक बड़ा हिस्सा केवल दो या तीन बड़े मॉडल्स को सलाह के लिए आश्रय दे रहा हो, तो मानव समूह के विचार और समस्या-समाधान के तरीके कैसे डरावने ढंग से 'समानीकरण' हो सकते हैं? आप सोचते हैं कि आप AI उपकरणों का उपयोग करके उत्पादकता और ज्ञान स्तर में वृद्धि कर रहे हैं, लेकिन वास्तव में आप 'अपना मस्तिष्क बाहरीकृत' कर रहे हैं। दूसरे शब्दों में, अगर सभी लोग AI पर निर्भर होने लगें, तो मानवता की स्वायत्त सोच की क्षमता खो सकती है, और पूरी मानवता का मस्तिष्क एक ही मॉडल से बने प्रतियों में बदल सकता है।

TAI ने एक नया अवधारणा: द्वैत-उपयोग (Dual-use capabilities) प्रस्तुत किया है, जिसकी आधिकारिक व्याख्या यह है: यदि एक AI मॉडल की जैविक क्षमताएँ बढ़ जाती हैं, तो वह केवल नए दवाओं के विकास के लिए ही उपयोगी नहीं होगा, बल्कि अत्यंत घातक जैविक हथियार बनाने के लिए भी उपयोग किया जा सकता है; यदि एक AI कोड लिखने की क्षमता बहुत अच्छी है, तो वह केवल एक अच्छा प्रोग्रामर ही नहीं है, बल्कि यह एक ऐसा हैकर भी बन जाता है जो सुलभता से राष्ट्रीय नेटवर्क में प्रवेश कर सकता है।

(चित्र स्रोत: Anthropic आधिकारिक)

जब इस प्रकार के "द्वि-उद्देश्यीय" राक्षस को ऑटोनॉमस वाहनों के ब्रेन, कारखानों के भारी मैनिपुलेटर्स, यहां तक कि सुरक्षा प्रणालियों और ड्रोन झुंड में बड़े पैमाने पर जोड़ा जाता है, तो यह कितना बड़ा विनाश पैदा कर सकता है? मोबाइल में, AI एक "माफ़ कीजिए, मैंने गलती की" का संदेश दिखाता है; लेकिन वास्तविक दुनिया में, सिर्फ एक सेकंड की पहचान में विचलन ही वास्तविक सुरक्षा दुर्घटना का कारण बन सकता है।

इसके अलावा, बड़े मॉडल कुछ हफ्तों में अपडेट हो जाते हैं, लेकिन मनुष्य एक कानून को बदलना, कानूनों को सुधारना या बीमा को सु善 करना 'वर्षों' में करते हैं। इस अंतराल में बनी खाली समय की अवधि, सबसे कम सुरक्षा वाला 'नंगा समय' है। जब AI के कारण होने वाली आपदाएँ घटित होती हैं, तो आज का समाज इसका सामना करने के लिए ऐसी 'लचीलापन' नहीं रखता।

इस समस्या को हल करने के लिए, TAI ने Frontier Red Team (फ्रंटियर रेड टीम) की स्थापना की। इस टीम का कार्य सरल और अमूर्त है: वे अपने द्वारा विकसित AI एजेंट्स पर रोजाना विभिन्न तरीकों से हमला करते और उन्हें भ्रमित करते हैं, ताकि यह समझ सकें कि ये प्रणालियाँ वास्तविक दुनिया में कितनी बड़ी नुकसानदेह हो सकती हैं, और समाज के पुराने प्रणाली के पूरी तरह से टूटने से पहले एक मजबूत रक्षा बनाने के लिए।

पहले, AI के विकास की गति मानव प्रोग्रामर्स द्वारा नियंत्रित की जाती थी, लेकिन आज उन्नत बड़े मॉडल स्वयं पेपर पढ़ सकते हैं और कोड लिख सकते हैं, और आने वाले समय में स्वयं नई पीढ़ी के बड़े मॉडल विकसित कर सकते हैं। जब AI की स्वयं-पुनरावृत्ति की गति तेज होती जाएगी, तो प्रौद्योगिकी का विकास मानवीय समझ को जल्द ही पीछे छोड़ देगा।

(चित्र स्रोत: AI द्वारा उत्पन्न)

इस अनिश्चित रूप से आने वाले बिंदु के प्रति तैयारी के लिए, TAI ने एक नया अवधारणा पेश किया है: स्मार्ट विस्फोट के लिए फायर ड्रिल सीनियर्स (अग्निशमन अभ्यास) आयोजित करना।

सरल शब्दों में, TAI शीर्ष प्रयोगशालाओं के अधिकारियों और विभिन्न सरकारों के साथ एक सिमुलेशन आयोजित करने की तैयारी कर रहा है: वे 'बुद्धिमत्ता के विस्फोट' के वास्तविक रूप से होने से पहले, मानवता की ब्रेक लगाने की क्षमता का परीक्षण करना चाहते हैं।

इस समय, जब पूरा उद्योग आँखें बंद करके भाग रहा है, Anthropic द्वारा TAI स्थापित करने के इस कदम को देखकर वास्तव में कुछ 'सम्मानजनक' लगता है।

पड़ोसी OpenAI को रोज़ाना ट्रेंड में न तो उच्च पदाधिकारियों के इस्तीफे और आंतरिक झगड़े, न ही मस्क के साथ उनके बर्बाद मुकदमे के कारण लाया जाता है। कई AI कंपनियाँ खराब प्रदर्शन के बावजूद, “ट्रेंड बढ़ाने” के लिए अपने-अपने तरीके ढूंढ़ रही हैं और साथ ही विभिन्न स्रोतों से निवेश एकत्रित कर रही हैं, जिससे अवास्तविक मूल्यांकन के आधार पर सामाजिक पूंजी को आकर्षित किया जा रहा है। A सोशल पर चर्चा के लिए लाए गए मुद्दे पहले से ही उद्योग में चर्चा का विषय हैं, लेकिन अधिकांश AI विशालकाय कंपनियों का मुख्य दृष्टिकोण “इसकी क्या परवाह, पहले विकास करते हैं” है। इस अत्यधिक अशांति के माहौल में, A सोशल ने एक ब्रेक लगा दिया है और इन अंधेरे मुद्दों को सीधे सामने रखकर AI के प्रति एक नया मुद्रा प्रस्तुत किया है: विकास के साथ-साथ प्रबंधन।

A कंपनी एक दानशील संगठन नहीं है, यह कोई माँ की तरह भावुक नहीं है, बल्कि यह एक बहुत ही चतुर व्यावसायिक खेल खेल रही है। आज के समय में, जिन बड़े निवेशकों और सरकारों के पास शक्ति है, वे AI के कारण हुए विभिन्न दुर्घटनाओं से डर चुके हैं: एक मॉडल खरीदना, इसका स्कोर थोड़ा अधिक या कम होना कोई मायने नहीं रखता, सबसे बड़ी चिंता यह है कि यह अचानक पागल होकर बड़ी समस्या पैदा कर दे, जिसका अंत बिल्कुल मुश्किल होगा। A कंपनी TAI के माध्यम से अपने लिए एक 'सामान्य व्यक्ति' की प्रतिमा बना रही है, ताकि उपयोगकर्ता सुरक्षित महसूस करें और दुनिया विश्वास करे।

(चित्र स्रोत: AI द्वारा उत्पन्न)

इस लेख के अंत में TAI ने स्पष्ट रूप से उल्लेख किया है: TAI के सभी शोध परिणाम और प्रारंभिक चेतावनियाँ, Anthropic के एक केंद्रीय संगठन—Long-Term Benefit Trust (लॉन्ग-टर्म बेनिफिट ट्रस्ट)—को सीधे प्रदान की जाएंगी। LTBT का मिशन है कि कंपनी के व्यावसायिक निर्णयों पर कड़ी नजर रखी जाए, ताकि Anthropic का प्रत्येक कदम मानवता के लंबे समय के हित के लिए हो, और न कि छोटे समय के वित्तीय लाभ के लिए।

यह उसी तरह है जैसे गूगल का प्रसिद्ध कथन “अच्छा बनो”: TAI के माध्यम से, A सोसाइटी पूरी दुनिया को बता रही है कि जब सभी प्रतियोगी यह देखने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन तेज़ चल रहा है, हम न केवल तेज़ चल रहे हैं, बल्कि हम रुकने का तरीका भी खोज रहे हैं।

अपने आप को स्वयं नियंत्रित करने की उम्मीद करना वास्तव में बेकार है, लेकिन इस ऐसे युग में जहां हर कोई अंधेरे में गैस पेडल को जकड़े हुए है, एक शीर्ष खिलाड़ी द्वारा TAI जैसे संस्थान की स्थापना करना, वास्तविक पैसा लगाकर आर्थिक सूचकांकों को विकसित करना, स्मार्ट विस्फोट का अनुमान लगाना और मानव मस्तिष्क के पतन का अध्ययन करना, यह स्वयं ही एक महत्वपूर्ण बात है। इसलिए,雷科技 ने शुरुआत में ही बताया कि TAI का प्रकाशन A सोसाइटी द्वारा एक नया मॉडल प्रकाशित करने से भी अधिक महत्वपूर्ण है।

Anthropic अनुसंधान (TAI) में, हम उन अग्रणी प्रयोगशालाओं द्वारा उपलब्ध जानकारी का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विश्व पर प्रभाव का अध्ययन करेंगे और अपने शोध परिणामों को सार्वजनिक के साथ साझा करेंगे। यहाँ, हम अपने शोध कार्यक्रम को संचालित करने वाले प्रश्नों को साझा करेंगे।

हमारा अनुसंधान कार्यक्रम मुख्य रूप से निम्नलिखित चार क्षेत्रों पर केंद्रित है:

• इकोनॉमिक एक्सपैंशन
• Threats and Resilience
• Real-world AI systems
• AI-Driven Research and Development

हमारे लेख "कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा: मूलभूत दृष्टिकोण" में, हमने बताया कि प्रभावी सुरक्षा शोध के लिए अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के साथ निकट संपर्क में रहना आवश्यक है। इसी तरह, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुरक्षा, आर्थिक और सामाजिक प्रभावों पर प्रभावी शोध करने के लिए भी यह बात लागू होती है।

एंथ्रोपिक में, हमने पहले ही देखा है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे कार्य मौलिक रूप से बदल रहे हैं। हम देख रहे हैं कि एंथ्रोपिक के भीतर आर्थिक संरचना बदलने लगी है, और हम जो प्रणालियाँ बना रहे हैं, उनके सामने नए खतरे उभर रहे हैं, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रारंभिक संकेत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अपने विकास को तेज कर रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रगति के लाभों को पूरी तरह से प्राप्त करने के लिए, हम इन सभी जानकारियों को संभवतः अधिक से अधिक साझा करना चाहते हैं। हम इन गतिशील परिवर्तनों के बाहरी दुनिया पर कैसे प्रभाव पड़ेगा, और सार्वजनिक कैसे इन परिवर्तनों को मार्गदर्शन करने में मदद कर सकता है, इसका अध्ययन कर रहे हैं।

TAI पर, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तविक दुनिया में प्रभाव का अध्ययन अग्रणी प्रयोगशालाओं के दृष्टिकोण से करेंगे, और फिर इन शोध परिणामों को प्रकाशित करेंगे ताकि बाहरी संगठन, सरकारें और जनता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के बारे में बेहतर निर्णय ले सकें।

हम अपने शोध परिणाम, डेटा और उपकरण साझा करेंगे, ताकि व्यक्तिगत शोधकर्ता और संस्थाएँ इन शोध विषयों को आसानी से कर सकें। विशेष रूप से, हम निम्नलिखित साझा करेंगे:

• हम मानवीय आर्थिक सूचकांकों से अधिक बार और अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करेंगे, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यबल बाजार पर प्रभाव और अनुप्रयोगों को समझ सकें। हम महत्वपूर्ण परिवर्तनों और विप्लवों के लिए प्रारंभिक चेतावनी संकेत बनने का प्रयास करेंगे।
• अपनी लचीलापन को बढ़ाने के लिए, कौन से सामाजिक क्षेत्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न नए सुरक्षा जोखिमों के सामने सबसे अधिक निवेश की आवश्यकता रखते हैं।
• एंथ्रोपिक कैसे नए AI उपकरणों का उपयोग करके अपने कार्य को तेज़ करता है, और AI सिस्टम के संभावित आपसी स्व-सुधार के अर्थ का विस्तार से परिचय।

TAI Anthropic के निर्णयों को प्रभावित करेगा। इसका अभिव्यक्ति इस तरह हो सकती है कि कंपनी कुछ ऐसे डेटा को बाहरी दुनिया के साथ साझा करे जिन्हें वह मूल रूप से साझा नहीं करती (जैसे आर्थिक सूचकांक), या तकनीक को अलग तरीके से प्रकाशित करे (जैसे नेटवर्क खतरों का विश्लेषण, जो "ग्लास विंग्स" जैसी परियोजनाओं के लिए डेटा समर्थन प्रदान करता है)।

हम अपेक्षा करते हैं कि TAI संस्थान द्वारा किए जा रहे शोध कार्य धीरे-धीरे Anthropic लॉन्ग-टर्म बेनिफिट ट्रस्ट (LTBT) के लिए एक महत्वपूर्ण संदर्भ बन जाएगा। LTBT का लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि Anthropic लगातार अपनी कार्रवाइयों को मानवता के दीर्घकालिक हितों के लिए अनुकूलित करता रहे। हमने LTBT और Anthropic के विभिन्न विभागों के कर्मचारियों के साथ मिलकर इस शोध योजना को तैयार किया है।

यह एक गतिशील कार्यक्रम है, जो स्थिर नहीं है। हम साक्ष्य के एकत्रित होने के साथ इन मुद्दों को लगातार सुधारते रहेंगे और आज के कार्यक्रम में शामिल नहीं किए गए कुछ नए मुद्दे उभरने की उम्मीद है। हम आपके कार्यक्रम पर प्रतिक्रिया का स्वागत करते हैं और चर्चा से प्राप्त जानकारी के आधार पर इसे संशोधित करेंगे।

यदि आप हमारी इन समस्याओं के उत्तर देने में मदद करने में रुचि रखते हैं, तो हम आपका Anthropic शोधकर्ता बनने के लिए आवेदन करने के लिए स्वागत करते हैं। यह शोधकर्ता कार्यक्रम चार महीने का है, जिसमें TAI टीम के सदस्यों द्वारा मार्गदर्शन किया जाएगा, और आपको एक या अधिक संबंधित समस्याओं पर शोध करने का अवसर मिलेगा। आप यहां अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं और अगली प्रोग्राम के लिए आवेदन कर सकते हैं।

हमारा अनुसंधान कार्यक्रम:

अंतिम अद्यतन तिथि: 7 मई, 2026

इकोनॉमिक एक्सपैंशन

समझना महत्वपूर्ण है कि बढ़ती हुई शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के अपनाने से अर्थव्यवस्था कैसे बदल रही है। हमें आवश्यक आर्थिक डेटा और भविष्यवाणी क्षमताएँ विकसित करने की आवश्यकता है, ताकि सार्वजनिक हित के लिए लाभदायक कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने का चयन किया जा सके।

इस अध्ययन के स्तंभ में उठाए गए प्रश्नों के उत्तर देने के लिए, हम मानवीय आर्थिक सूचकांक में डेटा को और बेहतर बनाएंगे। हम अन्य विधियों का भी अन्वेषण करेंगे ताकि हमारा मॉडल, जो शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामाजिक प्रभावों—चाहे वह बेरोजगारी, अभूतपूर्व आर्थिक वृद्धि, या अन्य कुछ भी हो—को समझता है, उन्नत हो सके।

Application and Diffusion of Artificial Intelligence

• कौन लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं? कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुसंधान कुछ ही देशों और कुछ ही कंपनियों पर केंद्रित है, लेकिन इसका वितरण वैश्विक है। किसी देश, क्षेत्र या शहर को कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राप्त होने का निर्धारण क्या करता है? यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्राप्त हो सकती है, तो वे इससे आर्थिक मूल्य कैसे प्राप्त करते हैं? कौन सी नीतियाँ और व्यावसायिक मॉडल इस स्थिति को प्रभावी ढंग से बदल सकते हैं? मुक्त वजन या खुले वजन मॉडल इस गतिशीलता को कैसे प्रोत्साहित करते हैं?
• व्यवसाय स्तर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग: व्यवसाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता को क्यों अपनाते हैं? इसके परिणाम क्या हैं? कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे बदलती है कि व्यवसाय या टीम कितने आकार तक उच्चतम दक्षता प्राप्त कर सकते हैं? कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यवसायों के बीच उपयोग कितना केंद्रीकृत है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोग के केंद्रीकरण में परिवर्तन लाभांश और श्रम हिस्से में कैसे परिवर्तित होता है? यदि अब 3 सदस्यों की टीम या कंपनी पहले 300 लोगों द्वारा किए जाने वाले कार्य को पूरा कर सकती है, तो उद्योग संगठनात्मक संरचना में क्या परिवर्तन होगा? या, यदि व्यवसाय ज्ञान को आसानी से केंद्रीकृत कर सकते हैं और ऐसा करने से पैमाने के लाभ मिलते हैं, क्या हम बड़े, अधिक विस्तृत व्यवसायों को देखेंगे, जो कर्मचारियों के प्रति प्रणालीगत निगरानी करने के लिए अधिक प्रेरित होंगे?
• क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक सामान्य प्रौद्योगिकी है? क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता पिछले "सामान्य प्रौद्योगिकियों" के पैटर्न का अनुसरण करती है, जिसमें लाभदायक व्यावसायिक अनुप्रयोगों में इसका प्रसार सबसे तेज़ होता है, जबकि सामाजिक लाभ निजी लाभ से अधिक होने वाले क्षेत्रों में इसका प्रसार सबसे धीमा होता है? क्या ऐसी नीतियाँ या निर्णय हैं जो इस प्रवृत्ति को बदल सकती हैं?

Productivity and economic growth

• Productivity growth: How will artificial intelligence impact the pace of innovation and productivity growth across the entire economy?
• लाभ साझा करें: कौन से प्रारंभिक आवंटन या पुनः आवंटन तंत्र मानवीय विकास और लागू करने से उत्पन्न लाभ को अधिक व्यापक रूप से फैलाने में प्रभावी हो सकते हैं?
• बाजार लेनदेन लागत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाजार में लेनदेन प्रणालियों और लेनदेन लागतों को कैसे प्रभावित करती है? कब एजेंट को आपके लिए बातचीत करने के लिए भेजने से बाजार की दक्षता और निष्पक्ष परिणाम में सुधार होता है? कब नहीं?

Broad labor market impact

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोजगार: कृत्रिम बुद्धिमत्ता अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में रोजगार की स्थिति को कैसे बदलेगी? जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता वर्तमान अर्थव्यवस्था के पहलुओं को स्वचालित करती है, तो कौन से नए कार्य और नौकरियाँ उभर सकती हैं? इन परिवर्तनों का विभिन्न क्षेत्रों और देशों के बीच क्या अंतर होगा? हमारी “मानवीय अर्थव्यवस्था सूचकांक सर्वेक्षण” मासिक रूप से लोगों के दृष्टिकोण प्रदान करेगी कि वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अपने कार्य पर कैसे प्रभावित हो रहे हैं और उनकी भविष्य के प्रति क्या अपेक्षाएँ हैं। हम अधिक आवृत्ति और अधिक विस्तृत डेटा साझा करने के लिए अर्थव्यवस्था सूचकांक को भी अपडेट करेंगे।
• क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रसार की गति को नियंत्रित किया जा सकता है? विभिन्न केंद्रीय बैंक पॉलिसी ब्याज दरों और भविष्यवाणीय संकेतों जैसे “नियंत्रण उपकरणों” के माध्यम से मुद्रास्फीति को नियंत्रित करते हैं। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियाँ (उद्योग स्तर पर, सरकार के साथ सहयोग करके) भी इसी तरह के नियंत्रण उपकरणों का उपयोग कर सकती हैं, और प्रत्येक उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रसार की गति को नियंत्रित कर सकती हैं? क्या ऐसा करने से स्पष्ट सार्वजनिक हित प्राप्त होगा?

कार्य और कार्यस्थल का भविष्य

• श्रमिकों की कार्य के प्रति दृष्टिकोण: विभिन्न उद्योगों के श्रमिक व्यवसायिक परिवर्तनों को कैसे देखते हैं? उनका इन परिवर्तनों पर कितना प्रभाव है? "श्रमिक" की शक्ति को बनाए रखा या बदला जा सकता है?
• पेशेवर पात्रता विकास प्रणाली: कई उद्योग भविष्य के उच्च स्तरीय पेशेवरों को विकसित करने के लिए प्रारंभिक पदों (जैसे वकील सहायक, प्रारंभिक विश्लेषक और सहायक डेवलपर) पर निर्भर करते हैं। यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से विशेषज्ञता जमा करने वाले कार्यों को प्रतिस्थापित कर देती है, तो लोग शुरुआत में विशेषज्ञ कैसे बनेंगे? इसका किसी क्षेत्र के लंबे समय तक के उच्च स्तरीय पात्रता संसाधनों पर क्या प्रभाव पड़ेगा?
• भविष्य के लिए सीखें: लोग भविष्य के लिए तैयारी के लिए आज क्या सीखें? भविष्य के व्यवसाय क्या होंगे? कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखने और पेशेवर कौशल विकसित करने के तरीके को कैसे बदल देगी?
• भुगतान किए जाने वाले कार्यों की भूमिका: यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता भुगतान किए जाने वाले कार्यों की मानव जीवन में केंद्रीय भूमिका को बहुत अधिक कम कर देती है, तो किन परिस्थितियों में लोग अपना समय और ऊर्जा अन्य अर्थपूर्ण स्रोतों में पुनः आवंटित कर सकते हैं? हम कार्य की कमी या अनावश्यकता वाले समूहों के इतिहास या समकालीन अनुभवों से क्या सीख सकते हैं? समाज को इस परिवर्तन का प्रतिक्रिया कैसे देना चाहिए?

Threats and Resilience

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अक्सर कई क्षमताओं, जिसमें द्वि-उपयोग क्षमताएँ भी शामिल हैं, को एक साथ बेहतर बना सकती हैं। उदाहरण के लिए, जीवविज्ञान संबंधी क्षमताओं में सुधार पाने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ जैविक हथियार बनाने में आसानी से सक्षम हो सकती हैं। कंप्यूटर प्रोग्रामिंग क्षमता वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ कंप्यूटर प्रणालियों में घुसपैठ करने में आसानी से सक्षम हो सकती हैं। यदि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों द्वारा बढ़ने वाले खतरों को बेहतर ढंग से समझ सकें, तो समाज इस परिवर्तित खतरा परिदृश्य का प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया दे सकता है।

हम इन प्रश्नों को उठाते हैं ताकि विश्व को परिवर्तनकारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामने आने वाली चुनौतियों का सामना करने और उभरते खतरों के लिए चेतावनी प्रणाली स्थापित करने में सहायता की जा सके। इनमें से कई प्रश्न हमारी अग्रणी रेड टी अनुसंधान कार्यक्रम को मार्गदर्शन देंगे।

जोखिम और द्वैत उपयोग क्षमता का मूल्यांकन:

• द्वैत-उपयोग तकनीक: शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता मूल रूप से द्वैत-उपयोग वाली होती है: यह चिकित्सा और शिक्षा के उपकरणों को सुधार सकती है, साथ ही निगरानी और दमन के लिए भी उपयोग की जा सकती है। क्या हम देखने के लिए पर्यवेक्षण उपकरण बना सकते हैं, ताकि हम समझ सकें कि क्या ऐसा हो रहा है और कैसे हो रहा है?
• जोखिम को उचित रूप से मूल्यांकित करना: सामाजिक ढांचे को कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के अपेक्षित खतरों के प्रति लचीलापन बढ़ाने के लिए कौन सी प्रभावी, बाजार-आधारित विधियाँ हैं? क्या हम नए जोखिम मूल्यांकन विधियाँ विकसित कर सकते हैं, या भविष्यवाणीयोग्य खतरों (जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता साइबर हमलों की क्षमता में वृद्धि) के आने से पहले लचीलापन बढ़ाने के लिए तकनीकी उपकरण और मानव संगठन विकसित कर सकते हैं?
• आक्रमण और रक्षा का संतुलन: क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा सशक्तिकरण क्षमताएँ साइबर स्थान और जैविक सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में मूल रूप से आक्रमणकारियों के पक्ष में होंगी? जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग निर्देशन और नियंत्रण प्रणालियों के साथ बढ़ते हुए एकीकरण जैसे अधिक पारंपरिक क्षेत्रों में किया जाता है, तो क्या यह भी आक्रमणकारियों के पक्ष में है? सामान्य रूप से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव संघर्ष की प्रकृति को कैसे बदलेगी?

Risk mitigation measures:

• आपातकालीन प्रतिक्रिया योजना: शीत युद्ध के दौरान, अमेरिकी राष्ट्रपति के पास क्रेमलिन के साथ सीधा संपर्क रेखा थी, ताकि परमाणु आपातकाल में इस्तेमाल किया जा सके। तो, यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली आपातकाल पैदा करे, तो ऐसी किस प्रकार की भू-राजनीतिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होगी? यह बुनियादी ढांचा अनिवार्य रूप से राष्ट्रीय स्तर का होना आवश्यक नहीं है, बल्कि कंपनियों के बीच या कंपनियों के बीच भी हो सकता है।
• तेज़ी से रक्षात्मक तंत्र: कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताएँ कुछ महीनों में बड़ी प्रगति कर सकती हैं, जबकि नियामक, बीमा और अवसंरचना की प्रतिक्रिया के लिए कई वर्ष लग सकते हैं। हम इस अंतर को कैसे कम कर सकते हैं? स्वचालित पैच, कृत्रिम बुद्धिमत्ता खतरा पता लगाना या पहले से तैनात प्रतिक्रिया क्षमताओं जैसे रक्षात्मक तंत्र, क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमलों की गति और पैमाने के साथ चल सकते हैं? या यह असमानता संरचनात्मक है? और हम इन रक्षात्मक तंत्रों को सबसे प्रभावी ढंग से कैसे लागू कर सकते हैं?

सूचना क्षमता का निगरानी के लिए उपयोग

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निगरानी पर प्रभाव: कृत्रिम बुद्धिमत्ता निगरानी के संचालन को कैसे बदल देगी? क्या यह निगरानी की लागत कम करेगी, या निगरानी की दक्षता बढ़ाएगी, या दोनों?

Real-world AI systems

मानव और संगठनों की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के साथ बातचीत सामाजिक परिवर्तन का एक महत्वपूर्ण स्रोत बन जाएगी। जिस तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ उन मानवों और संस्थाओं को बदल सकती हैं, जिनके साथ वे बातचीत करती हैं, इसे समझना हमारी सामाजिक प्रभाव टीम का केंद्रीय अनुसंधान क्षेत्र है। इन परिवर्तनों का अध्ययन करने के लिए, हम मौजूदा उपकरणों में सुधार कर रहे हैं और नए उपकरण विकसित कर रहे हैं, जिनमें प्लेटफॉर्म की दृश्यता में सुधार करने वाले सॉफ्टवेयर से लेकर बड़े पैमाने पर गुणात्मक सर्वेक्षण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण शामिल हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का व्यक्तिगत और सामाजिक पर प्रभाव:

• सामूहिक ज्ञानवाद: जब एक बड़ी आबादी एक ही कुछ कम नमूनों को संदर्भ बनाती है, तो हमारा ज्ञानवाद कैसे बदलता है? क्या हम ऐसे तरीके खोज सकते हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सामूहिक उपयोग से उत्पन्न विश्वासों, लेखन शैलियों और समस्या-समाधान विधियों में व्यापक परिवर्तनों को माप सकें?
• आलोचनात्मक विचार: जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ अधिक शक्तिशाली और विश्वसनीय होती जा रही हैं, हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्णयों पर बढ़ते निर्भरता के कारण मानव आलोचनात्मक विचार कौशल के अवक्षय का पता कैसे लगाएँ और उससे बचाव कैसे करें?
• टेक्निकल इंटरफेस: टेक्नोलॉजी का इंटरफेस यह निर्धारित करता है कि लोग टेक्नोलॉजी के साथ कैसे बातचीत करते हैं—टीवी लोगों को पासिव दर्शक बना देता है, जबकि कंप्यूटर लोगों को रचनात्मक निर्माता बनने में आसानी प्रदान करता है। हम कैसा इंटरफेस बना सकते हैं जिससे एआई सिस्टम मानवीय स्वायत्तता को सुधारे और बढ़ावा दे?
• मानव-कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहयोग प्रणाली का प्रबंधन: मानव कैसे मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से बनी टीम का प्रभावी ढंग से प्रबंधन कर सकते हैं? इसके विपरीत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली मानव, कृत्रिम बुद्धिमत्ता या दोनों के संयोजन से बनी टीम का प्रबंधन कैसे कर सकती है?

पहचानें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा किए गए बड़े प्रभाव:

• व्यवहार प्रभाव: जिस प्रकार सामाजिक मीडिया लोगों के व्यवहार को बदलती है, उसी प्रकार कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव व्यवहार को आकार दे सकती है। इस गतिशीलता को समझने में शोधकर्ताओं की मदद करने के लिए कौन सी निगरानी या मापन विधियाँ मददगार हो सकती हैं?
• अनुसंधान को बढ़ावा दें: क्या कोई पारदर्शी तंत्र और उपकरण मौजूद हैं जो व्यापक जनता (केवल अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों के बजाय) को वास्तविक दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोगों का अध्ययन करने में सक्षम बनाते हैं?

एआई मॉडल को समझना और प्रबंधित करना:

• सिस्टम "मूल्यवान": एआई सिस्टम द्वारा व्यक्त "मूल्यवान" क्या हैं? ये मूल्यवान प्रणाली के प्रशिक्षण तरीके से किस प्रकार संबंधित हैं? अधिक विशेष रूप से, हम एआई के "संरचना" को कैसे माप सकते हैं जो इसके स्थापित होने के बाद व्यवहार पर प्रभाव डालती है? हम पिछले अध्ययनों को इन प्रश्नों के लिए विस्तारित करेंगे।
• स्वायत्त एजेंट्स का शासन: स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट्स के लिए वर्तमान कानून, शासन प्रणालियों और जवाबदेही तंत्र के कौन से पहलू लागू हो सकते हैं? उदाहरण के लिए, समुद्री कानून कैसे त्यागे गए जहाजों के मामले को संबोधित करता है, जो कानून कैसे अनुपस्थित एजेंट्स को संबोधित करता है, इससे संबंधित है। विपरीत रूप से, क्या वर्तमान कानून में कुछ ऐसे पहलू मौजूद हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट्स पर लागू होते हैं, लेकिन वे लागू नहीं होने चाहिए?
• एजेंट की विश्वसनीयता: स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट के कौन से पहलू समायोजित किए जा सकते हैं ताकि वे मौजूदा कानून, शासन प्रणालियों और जवाबदेही तंत्रों के अनुरूप हो सकें? उदाहरण के लिए, क्या हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट की एक अद्वितीय और विश्वसनीय पहचान हो, भले ही उन पर सीधा मानव नियंत्रण न हो?
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता का शासन: हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के शासन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे कर सकते हैं? कृत्रिम बुद्धिमत्ता नियमन के किन क्षेत्रों में मानवों के पास तुलनात्मक लाभ है, या कानूनी या नियामक आवश्यकताओं के अनुसार “सम्मिलित होना” आवश्यक है?
• एजेंट इंटरैक्शन: जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट आपस में बातचीत करते हैं, तो कौन से नियम उभरते हैं? विभिन्न एजेंट अपनी विभिन्न प्राथमिकताओं को कैसे व्यक्त करते हैं, और ये प्राथमिकताएँ अन्य एजेंट्स पर कैसे प्रभाव डालती हैं?

AI-Driven Research and Development

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की क्षमताएँ बढ़ रही हैं, वैज्ञानिक उनका उपयोग अधिक से अधिक अनुसंधान के लिए कर रहे हैं। इसका अर्थ है कि अधिक से अधिक वैज्ञानिक अनुसंधान कम से कम मानव हस्तक्षेप के साथ स्वतंत्र या आंशिक रूप से स्वतंत्र तरीके से हो रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान के क्षेत्र में, बढ़ती हुई क्षमता वाली प्रणालियों का उपयोग अपने अगले संस्करणों के विकास के लिए किया जा सकता है। हम कभी-कभी इस पैटर्न को “कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान” कहते हैं।

एआई-संचालित एआई अनुसंधान अधिक बुद्धिमान और शक्तिशाली प्रणालियों के निर्माण के लिए "प्राकृतिक लाभ" हो सकता है। जिस प्रकार कोडिंग क्षमता में प्रगति ने सैन्य-सिविल दोहरे उपयोग वाली नेटवर्क क्षमताओं को जन्म दिया, वैसे ही वैज्ञानिक क्षमता में प्रगति ने सैन्य-सिविल दोहरे उपयोग वाली जैविक क्षमताओं को जन्म दिया, जटिल तकनीकी कार्यों में प्रगति भी स्वयं एआई प्रणालियों को विकसित करने में सक्षम एआई प्रणालियों को स्वाभाविक रूप से उत्पन्न कर सकती है।

एआई द्वारा संचालित एआई अनुसंधान स्वयं में विशाल संभावित जोखिम निहित हैं। नीति निर्माताओं के लिए यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि वे एआई के विकास की गति के प्रवृत्ति को समझें और एआई अनुसंधान शुरू होने लगे कि क्या चक्रवृद्धि प्रभाव का उत्पादन करने लगेगा।

Artificial Intelligence for Artificial Intelligence Development

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास का शासन: यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का उपयोग स्वयं के स्वायत्त विकास और सुधार के लिए किया जाता है, तो मानव कैसे प्रभावी ढंग से इन प्रणालियों को समझ और नियंत्रित कर सकते हैं? अंततः, इन प्रणालियों का शासन क्या करेगा?
• इंटेलिजेंस ब्लास्ट एमर्जेंसी ड्रिल: हम इंटेलिजेंस ब्लास्ट एमर्जेंसी ड्रिल कैसे करते हैं? डेस्कटॉप ड्रिल कैसे आयोजित करें, ताकि प्रयोगशाला नेतृत्व, बोर्ड और सरकार की निर्णय लेने की क्षमता का वास्तविक परीक्षण किया जा सके?
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान के लिए दूरसंचार: हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान की कुल गति को कैसे मापते हैं? इन जानकारियों को इकट्ठा करने के लिए कौन सी दूरसंचार तकनीकें और नींव की तकनीकी समर्थन की आवश्यकता होती है? कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान से संबंधित सूचकांक कैसे आत्म-सुधार के लिए प्रारंभिक चेतावनी संकेत के रूप में काम कर सकते हैं?
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के त्वरित विकास को नियंत्रित करना: यदि बुद्धिमत्ता का विस्फोट आने वाला है, तो इस विस्फोट की गति को धीमा या बदलने के लिए कौन से हस्तक्षेप बिंदु संभव हैं? यदि मानव द्वारा हस्तक्षेप किया जा सकता है, तो इस क्षमता का प्रयोग कौन सा संस्थान करेगा—सरकार? उद्यम?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुसंधान क्षेत्र में उपयोग—अर्थात् कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित अन्य क्षेत्रों का अनुसंधान:

• टेक्नोलॉजी ट्री: कृत्रिम बुद्धिमत्ता कुछ वैज्ञानिक क्षेत्रों के विकास की गति को अन्य क्षेत्रों की तुलना में बहुत अधिक तेज कर देती है, जो डेटा की उपलब्धता, मूल्यांकन सूचकांकों और कितनी ज्ञान अंतर्निहित या संस्थागत सीमाओं से प्रतिबंधित है, पर निर्भर करता है। इस विकास ढलान की असमानता कितनी है? वैज्ञानिक प्रगति द्वारा उत्पन्न परिवर्तन का अर्थ है कि मानवीय समस्याओं में से कौन सी प्राथमिकता प्राप्त करेंगी?
• कठिन अग्रभूमि: मॉडल क्षमताएँ कुछ क्षेत्रों में अन्य क्षेत्रों की तुलना में अधिक मजबूत होती हैं। बड़े सकारात्मक बाह्यताओं वाले क्षेत्र—जैसे दवा अनुसंधान और सामग्री विज्ञान—को उनके मूल्य के अनुरूप न्यूनतम निवेश मिलता है। बाजार निजी लाभ के आधार पर मॉडल सुधार की दिशा को निर्देशित करता है, लेकिन क्या हम सामाजिक बाह्यताओं के सामने मॉडल के प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं?

यह लेख वेचीन ग्रुप "वैल्यू रिसर्च" (ID: jiazhiyanjiusuo) से आया है, लेखक: डिंग्सी