जेनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपसमूह है जो पाठ और छवियों से लेकर संगीत तक नई सामग्री या डेटा बनाने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है। यह जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) या वेरिएबल ऑटोएनकोडर (वीएई) जैसे जटिल मॉडल के माध्यम से काम करता है, जो अंतर्निहित पैटर्न और नियमों को सीखने के लिए व्यापक डेटासेट पर प्रशिक्षित होता है।
फ़ायदे
- दक्षता और मापनीयता: जेनरेटिव एआई बड़े पैमाने पर कुशलतापूर्वक सामग्री बनाता है और सामग्री निर्माण प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है।
- वैयक्तिकृत सामग्री: यह अधिक व्यक्तिगत अनुभव के लिए विशिष्ट उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के आधार पर उत्पन्न सामग्री को अनुकूलित कर सकता है।
- डेटा वृद्धि: यह अन्य मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक नमूने तैयार करके सीमित डेटा वाली स्थितियों में मदद करता है।
- डिज़ाइन और कला में नवाचार: एआई उपकरण नए डिज़ाइन बना सकते हैं जो नवाचार को बढ़ावा देते हैं, नए रचनात्मक रास्ते खोलते हैं।
नुकसान
- आउटपुट की गुणवत्ता: एआई-जनरेटेड सामग्री की गुणवत्ता सुनिश्चित करना एक चुनौती है, क्योंकि मॉडल प्रशिक्षण डेटा से पूर्वाग्रह या त्रुटियों को पुन: उत्पन्न कर सकते हैं।
- रचनात्मकता की कमी: एआई मॉडल वास्तव में रचनात्मक नहीं हैं और केवल उन्होंने जो सीखा है उसके आधार पर ही उत्पादन कर सकते हैं।
- नैतिक और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: जेनरेटिव एआई का उपयोग अनैतिक रूप से किया जा सकता है, जैसे डीपफेक बनाना, पहचान बनाना या गलत सूचना फैलाना, और गोपनीयता का उल्लंघन भी हो सकता है।
इन चुनौतियों के बावजूद, जिम्मेदार एआई के सिद्धांतों का पालन करने से नैतिक और जिम्मेदार तरीके से जेनरेटर एआई की क्षमता का दोहन करने में मदद मिल सकती है।
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