What Is an AI Anyway? | Mustafa Suleyman | TED

Translator: Soumya Singh Reviewer: Ranjani N

I want to tell you what I see coming.

मैं आपको बताना चाहता हूँ मैं क्या आता हुआ देख सकता हूँ

I've been lucky enough to be working on AI for almost 15 years now.

मैं भाग्यशाली हूँ कि मैं लगभग 15 वर्षों से ए आई पर काम कर रहा हूँ।

Back when I started, to describe it as fringe would be an understatement.

जब मैंने शुरुआत की थी, तो इसे अपरंपरागत कहना अतिश्योक्ति नहीं था।

Researchers would say, “No, no, we’re only working on machine learning.”

शोधकर्ता कहते, “नहीं, नहीं, हम केवल मशीन लर्निंग पर काम कर रहे हैं।”

Because working on AI was seen as way too out there.

क्योंकि ए आई पर काम करने को कुछ ज़्यादा ही विचित्र माना जाता था।

In 2010, just the very mention of the phrase “AGI,”

2010 में, ए जी आई यानि

artificial general intelligence,

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस,

would get you some seriously strange looks

के उल्लेख मात्र से ही लोग अजीब रूप से देखने लगते थे

and even a cold shoulder.

या नज़रअंदाज़ भी करने लगते थे।

"You're actually building AGI?" people would say.

लोग पूछते - “आप वाकई ए जी आई बना रहे हैं?”

"Isn't that something out of science fiction?"

“क्या यह काल्पनिक विज्ञान नहीं है?”

People thought it was 50 years away or 100 years away,

लोग सोचते थे उसे आने में अभी 50 या 100 साल बाकी हैं

if it was even possible at all.

अगर वह किसी तरह संभव होता भी।

Talk of AI was, I guess, kind of embarrassing.

ए आई के बारे में बात करना, मुझे लगता है, एक तरह से शर्मनाक था।

People generally thought we were weird.

लोग आमतौर पर सोचते थे कि हम अजीब हैं।

And I guess in some ways we kind of were.

और मुझे लगता है कि कुछ मायनों में हम थे भी

It wasn't long, though, before AI started beating humans

हालांकि, अभी ज़्यादा समय नहीं हुआ था, जब ऐ आई ने इंसानों को

at a whole range of tasks

ऐसे कई कामों में हराना शुरू कर दिया

that people previously thought were way out of reach.

जो लोगों को लगता था कि उनके पहुंच से बाहर हैं।

Understanding images,

छवियों को समझना,

translating languages,

भाषाओं का अनुवाद करना,

transcribing speech,

भाषण का प्रतिलेख करना,

playing Go and chess

गो और शतरंज खेलना

and even diagnosing diseases.

और यहाँ तक कि बीमारियों का निदान करना।

People started waking up to the fact

लोग जागरूक होने लगे

that AI was going to have an enormous impact,

कि ए आई का बहुत बड़ा प्रभाव होने वाला है,

and they were rightly asking technologists like me

और वे मेरे जैसे प्रौद्योगविकों से

some pretty tough questions.

कुछ बहुत कठिन सवाल पूछने लगे।

Is it true that AI is going to solve the climate crisis?

क्या यह सच है कि ए आई जलवायु संकट को हल करने वाला है?

Will it make personalized education available to everyone?

क्या यह व्यक्तिगत शिक्षा को सभी के लिए उपलब्ध कराएगा?

Does it mean we'll all get universal basic income

क्या इसका मतलब है हम सबको एक बुनियादी आय मिलेगी

and we won't have to work anymore?

और हमें अब और काम नहीं करना पड़ेगा?

Should I be afraid?

क्या मुझे डरना चाहिए?

What does it mean for weapons and war?

हथियारों व युद्ध के लिए इसका क्या मतलब है?

And of course, will China win?

और हाँ, क्या चीन जीत जाएगा?

Are we in a race?

क्या हम एक प्रतियोगिता में हैं?

Are we headed for a mass misinformation apocalypse?

क्या हम झूठी खबरों से बड़े पैमाने पर क़यामत की ओर बढ़ रहे हैं?

All good questions.

सभी अच्छे सवाल हैं।

But it was actually a simpler

लेकिन वास्तव में एक

and much more kind of fundamental question that left me puzzled.

बहुत सरल और बुनियादी सवाल था जिसने मुझे हैरान कर दिया।

One that actually gets to the very heart of my work every day.

ऐसा सवाल जो असल में हर दिन मेरे काम के जड़ तक पहुंच जाता है।

One morning over breakfast,

एक सुबह नाश्ते के दौरान,

my six-year-old nephew Caspian was playing with Pi,

मेरा छह वर्षीय भतीजा कैस्पियन पाई के साथ खेल रहा था,

the AI I created at my last company, Inflection.

एक ए आई जो मैंने अपनी पिछली कंपनी इन्फ़्लेक्शन में बनाया था।

With a mouthful of scrambled eggs,

अंडे की भुर्जी को मुँह में भर कर,

he looked at me plain in the face and said,

वह सीधा मेरे चेहरे को देखकर कहने लगा,

"But Mustafa, what is an AI anyway?"

“लेकिन मुस्तफ़ा, वैसे ए आई होता क्या है?”

He's such a sincere and curious and optimistic little guy.

वह एक ईमानदार, जिज्ञासु और आशावादी नन्हा लड़का है।

He'd been talking to Pi about how cool it would be if one day in the future,

वह पाई से बात कर रहा था कि कितना अच्छा होगा अगर भविष्य में एक दिन,

he could visit dinosaurs at the zoo.

वह चिड़ियाघर में डायनोसौर से मिलने जा सके।

And how he could make infinite amounts of chocolate at home.

और कैसे वह घर पर अनंत मात्रा में चॉकलेट बना सकता है।

And why Pi couldn’t yet play I Spy.

और पाई अभी तक छुपन-छुपाई क्यों नहीं खेल पाता है।

"Well," I said, "it's a clever piece of software

मैंने कहा, “यह सॉफ्टवेयर का एक चतुर नमूना है

that's read most of the text on the open internet,

जिसने इंटरनेट पर अधिकांश चीज़ें पढ़ ली हैं,

and it can talk to you about anything you want."

और आपसे किसी भी चीज़ के बारे में बात कर सकता है।”

"Right.

“ठीक है।

So like a person then?"

तो फिर एक व्यक्ति की तरह?”

I was stumped.

मैं स्तब्ध रह गया।

Genuinely left scratching my head.

सच में अपना सिर खुजलाता रहा।

All my boring stock answers came rushing through my mind.

मेरे सारे घिसे-पिटे पुराने जवाब दिमाग में आने लगे।

"No, but AI is just another general-purpose technology,

“नहीं, लेकिन ए आई सिर्फ़ एक और सामान्य तकनीक है,

like printing or steam."

जैसे प्रिंटिंग या स्टीम।”

It will be a tool that will augment us

यह एक ऐसा औज़ार होगा जो हमसे जुड़ेगा

and make us smarter and more productive.

और हमें अधिक बुद्धिमान और उत्पादक बनाएगा।

And when it gets better over time,

और जैसे यह समय के साथ बेहतर होता जाएगा,

it'll be like an all-knowing oracle

यह एक सर्वज्ञानी दैवज्ञ की तरह होगा

that will help us solve grand scientific challenges."

जो हमें बड़ी वैज्ञानिक चुनौतियों को हल करने में मदद करेगा।”

You know, all of these responses started to feel, I guess,

आप जानते हैं, ये सभी जवाब मुझे

a little bit defensive.

रक्षात्मक बयान जैसे लगने लगे

And actually better suited to a policy seminar

और एक छह साल के बच्चे के साथ नाश्ते की बजाय

than breakfast with a no-nonsense six-year-old.

ये किसी नीति संगोष्ठी के लिए बेहतर हैं।

"Why am I hesitating?" I thought to myself.

“मैं झिझक क्यों रहा हूँ?” मैंने मन ही मन सोचा।

You know, let's be honest.

चलिए, सच बोलते हैं।

My nephew was asking me a simple question

मेरा भतीजा मुझसे एक आसान सवाल पूछ रहा था

that those of us in AI just don't confront often enough.

जिसका सामना ए आई में काम करने वाले अक्सर नहीं करते हैं।

What is it that we are actually creating?

वह क्या है जिसे हम असल में बना रहे हैं?

What does it mean to make something totally new,

क्या मतलब होता है किसी ऐसी चीज को बनाने का,

fundamentally different to any invention that we have known before?

जो मौलिक रूप से अभी तक के हर आविष्कार से अलग हो?

It is clear that we are at an inflection point

यह स्पष्ट है कि हम मानवता के इतिहास

in the history of humanity.

में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर हैं।

On our current trajectory,

अपने वर्तमान पथ पर,

we're headed towards the emergence of something

हम एक ऐसी चीज़ के उद्भव की ओर बढ़ रहे हैं,

that we are all struggling to describe,

जिसका वर्णन करने के लिए हम सभी संघर्ष कर रहे हैं,

and yet we cannot control what we don't understand.

और फिर भी हम जिसे नहीं समझते हैं, उसे नियंत्रित नहीं कर सकते हैं।

And so the metaphors,

और इसलिए ये रूपक,

the mental models,

मानसिक मॉडल

the names, these all matter

ये नाम, ये सब मायने रखते हैं

if we’re to get the most out of AI whilst limiting its potential downsides.

अगर हम ए आई के संभावित नुकसानों को सीमित कर इसका अधिकतम लाभ उठाना चाहते हैं।

As someone who embraces the possibilities of this technology,

एक ऐसे व्यक्ति के तरह, जो इसकी संभावनाओं को अपनाता है,

but who's also always cared deeply about its ethics,

लेकिन जो हमेशा इसकी नैतिकता के बारे में गहराई से परवाह करता है,

we should, I think,

मुझे लगता है हमें आसानी से

be able to easily describe what it is we are building.

यह वर्णन करने में सक्षम होना चाहिए कि हम क्या बना रहे हैं।

And that includes the six-year-olds.

और इसमें छह साल के बच्चे भी शामिल हैं।

So it's in that spirit that I offer up today the following metaphor

तो इसी भावना के साथ मैं आज एक रूपक प्रस्तुत करता हूँ,

for helping us to try to grapple with what this moment really is.

जिससे हमें इस समझने में मदद मिलेगी कि वास्तव में यह पल क्या है।

I think AI should best be understood

मुझे लगता है कि ए आई को एक नई डिजिटल प्रजाति

as something like a new digital species.

की तरह समझना चाहिए।

Now, don't take this too literally,

अब, इसे बहुत शाब्दिक रूप से न लें,

but I predict that we'll come to see them as digital companions,

लेकिन मैं भविष्यवाणी करता हूँ कि हम उन्हें डिजिटल साथी के रूप में देखेंगे,

new partners in the journeys of all our lives.

जो हमारे जीवन-यात्रा में नए साझेदार होंगे।

Whether you think we’re on a 10-, 20- or 30-year path here,

चाहे आपको लगता हो कि इसे 10, 20 या 30 साल लगेंगे,

this is, in my view, the most accurate and most fundamentally honest way

यह, मेरे विचार में, वास्तव में क्या आ रहा है, इसका सबसे सटीक और

of describing what's actually coming.

मूल रूप से सबसे ईमानदार वर्णन है।

And above all, it enables everybody to prepare for

और सबसे बढ़कर, यह हर किसी को आगे आने वाले कल के लिए तैयारी करने

and shape what comes next.

और उसे आकार देने में सक्षम बनाता है।

Now I totally get, this is a strong claim,

अब मैं समझता हूँ, यह एक बहुत बड़ा दावा है,

and I'm going to explain to everyone as best I can why I'm making it.

और मैं जितना हो सके सभी को समझाने जा रहा हूँ कि मैं ऐसा क्यों कह रहा हूँ।

But first, let me just try to set the context.

लेकिन पहले, मुझे केवल संदर्भ रचने की कोशिश करनी चाहिए।

From the very first microscopic organisms,

सबसे पहले सूक्ष्म जीवों से,

life on Earth stretches back billions of years.

पृथ्वी पर जीवन अरबों साल पहले शुरू हुआ था।

Over that time, life evolved and diversified.

उस समय के दौरान, जीवन विकसित हुआ और उसमें विविधता आई।

Then a few million years ago, something began to shift.

फिर कुछ दस लाख साल पहले, कुछ बदलाव शुरू हुआ।

After countless cycles of growth and adaptation,

विकास और अनुकूलन के अनगिनत चक्रों के बाद, जीवन की शाखाओं में से

one of life’s branches began using tools, and that branch grew into us.

एक ने औजारों का उपयोग करना शुरू किया, और वह शाखा हममें विकसित हुई।

We went on to produce a mesmerizing variety of tools,

हमने मंत्रमुग्ध कर देने वाले विभिन्न प्रकार के औजारों का निर्माण किया,

at first slowly and then with astonishing speed,

पहले तो धीरे-धीरे और फिर आश्चर्यजनक गति के साथ,

we went from stone axes and fire

हम पत्थर की कुल्हाड़ियों और आग से

to language, writing and eventually industrial technologies.

भाषा, लेखन और अंततः औद्योगिक तकनीकों की ओर बढ़ गए।

One invention unleashed a thousand more.

एक आविष्कार ने हजारों और उत्पन्न किए।

And in time, we became homo technologicus.

और समय के साथ, हम होमो टेक्नोलोजिकस बन गए।

Around 80 years ago,

लगभग 80 साल पहले,

another new branch of technology began.

टेक्नोलॉजी की एक और नई शाखा शुरू हुई।

With the invention of computers,

कंप्यूटर के आविष्कार के साथ,

we quickly jumped from the first mainframes and transistors

हम जल्दी से पहले मेनफ्रेम और ट्रांजिस्टर से आज के स्मार्टफोन और

to today's smartphones and virtual-reality headsets.

वर्चुअल-रियलिटी हेडसेट्स तक पहुँच गए।

Information, knowledge, communication, computation.

सूचना, ज्ञान, संचार, संगणना.

In this revolution,

इस क्रांति में,

creation has exploded like never before.

सृष्टि में ऐसा विस्फोट हुआ है जैसा पहले कभी नहीं हुआ।

And now a new wave is upon us.

और अब एक नई लहर हमारे सामने है।

Artificial intelligence.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस।

These waves of history are clearly speeding up,

इतिहास की ये लहरें स्पष्ट रूप से तेज हो रही हैं,

as each one is amplified and accelerated by the last.

क्योंकि हर एक को पिछली वाली द्वारा बढ़ाया और तेज किया जा रहा है।

And if you look back,

और अगर पीछे मुड़कर देखें

it's clear that we are in the fastest

तो यह स्पष्ट है कि हम अब तक की सबसे तेज

and most consequential wave ever.

और सबसे अधिक परिणामी लहर में हैं।

The journeys of humanity and technology are now deeply intertwined.

मानवता और प्रौद्योगिकी की यात्राएं अब गहराई से आपस में जुड़ी हुई हैं।

In just 18 months,

केवल 18 महीनों में

over a billion people have used large language models.

एक अरब से अधिक लोगों ने लार्ज लैंग्वेज मॉडलों का उपयोग किया है।

We've witnessed one landmark event after another.

हमने एक के बाद एक ऐतिहासिक कार्यक्रम देखे हैं।

Just a few years ago, people said that AI would never be creative.

अभी कुछ ही साल पहले, लोगों ने कहा था कि एआई कभी भी रचनात्मक नहीं हो सकता।

And yet AI now feels like an endless river of creativity,

और फिर भी एआई अब रचनात्मकता की एक अंतहीन नदी की तरह है,

making poetry and images and music and video that stretch the imagination.

जो कल्पना की हद तक फैलने वाले कविता, चित्र, संगीत और वीडियो बनाता है।

People said it would never be empathetic.

लोगों ने कहा यह कभी सहानुभूतिपूर्ण नहीं हो सकता।

And yet today, millions of people enjoy meaningful conversations with AIs,

और फिर भी आज, लाखों लोग एआई के साथ सार्थक बातचीत का आनंद लेते हैं,

talking about their hopes and dreams

अपनी आशाओं व सपनों के बारे में बात करते हैं

and helping them work through difficult emotional challenges.

और कठिन भावनात्मक चुनौतियों से निपटने में उसकी मदद लेते हैं।

AIs can now drive cars,

एआई अब गाड़ियाँ चला सकता है,

manage energy grids

ऊर्जा ग्रिड का प्रबंधन करता है

and even invent new molecules.

और नए अणुओं का आविष्कार भी कर सकता है।

Just a few years ago, each of these was impossible.

अभी कुछ ही साल पहले, यह सब असंभव था।

And all of this is turbocharged by spiraling exponentials of data

और यह सब डेटा और गणना के बढ़ते घातांकों द्वारा

and computation.

उत्तेजित किया जाता है।

Last year, Inflection 2.5, our last model,

पिछले साल, इन्फ्लेक्शन 2.5, हमारे पिछले मॉडल ने

used five billion times more computation

डीपमाइंड एआई की तुलना में पाँच अरब गुना अधिक गणना का

than the DeepMind AI that beat the old-school Atari games

उपयोग किया, जिसने पुराने जमाने के अटारी गेम्स को मात दी थी

just over 10 years ago.

सिर्फ़ 10 साल पहले ।

That's nine orders of magnitude more computation.

यह संगणना नौ गुना अधिक है।

10x per year,

यह हर साल दस गुना ज्यादा,

every year for almost a decade.

हर साल, एक दशक के दौरान।

Over the same time, the size of these models has grown

साथ ही, इन मॉडलों का आकार पहले के दसियों लाख मापदंडों

from first tens of millions of parameters to then billions of parameters,

से बढ़कर अरबों मापदंडों तक पहुँच गया है,

and very soon, tens of trillions of parameters.

और बहुत जल्द, दसियों खरबों मापदंडों तक ।

If someone did nothing but read 24 hours a day for their entire life,

अगर किसी ने जीवन भर दिन में 24 घंटे पढ़ने के अलावा कुछ नहीं किया,

they'd consume eight billion words.

तो वह आठ अरब शब्दों का उपभोग करेगा।

And of course, that's a lot of words.

और हाँ, यह बहुत सारे शब्द हैं।

But today, the most advanced AIs consume more than eight trillion words

लेकिन आज, सबसे उन्नत एआई प्रशिक्षण के एक महीने में

in a single month of training.

आठ खरब से अधिक शब्दों का उपयोग करते हैं।

And all of this is set to continue.

और यह सब जारी रहना तय है।

The long arc of technological history is now in an extraordinary new phase.

तकनीकी इतिहास का लंबा दौर अब एक असाधारण नए चरण में है।

So what does this mean in practice?

तो व्यवहारतः इसका क्या अर्थ है?

Well, just as the internet gave us the browser

खैर, जिस तरह इंटरनेट ने हमें ब्राउज़र दिया

and the smartphone gave us apps,

और स्मार्टफ़ोन ने हमें ऐप्स दिए,

the cloud-based supercomputer is ushering in a new era

उसी तरह क्लाउड-आधारित सुपर कंप्यूटर सर्वव्यापी एआई के

of ubiquitous AIs.

एक नए युग की शुरुआत कर रहा है।

Everything will soon be represented by a conversational interface.

सब कुछ जल्द ही एक संवादात्मक इंटरफ़ेस द्वारा प्रस्तुत किया जाएगा।

Or, to put it another way, a personal AI.

या, इसे दूसरे तरीके से कहें, व्यक्तिगत एआई।

And these AIs will be infinitely knowledgeable,

और ये एआई असीम रूप से जानकार होंगे,

and soon they'll be factually accurate and reliable.

और जल्द ही वे तथ्यात्मक रूप से सटीक और विश्वसनीय हो जाएंगे।

They'll have near-perfect IQ.

उनके पास लगभग सर्वोत्तम आई क्यू होगा।

They’ll also have exceptional EQ.

उनके पास असाधारण ई क्यू भी होगा।

They’ll be kind, supportive, empathetic.

वे दयालु, सहायक, सहानुभूतिपूर्ण होंगे।

These elements on their own would be transformational.

ये अपने आप में परिवर्तनकारी होंगे।

Just imagine if everybody had a personalized tutor in their pocket

ज़रा सोचिए कि अगर हर किसी की जेब में एक व्यक्तिगत ट्यूटर

and access to low-cost medical advice.

और कम लागत वाली चिकित्सा सलाह मौजूद होती ।

A lawyer and a doctor,

एक वकील और एक डॉक्टर,

a business strategist and coach --

एक व्यापार रणनीतिकार और कोच —

all in your pocket 24 hours a day.

ये सब 24 घंटे आपकी जेब में ।

But things really start to change when they develop what I call AQ,

लेकिन चीजें वास्तव में तब बदलने लगती हैं जब उनमें ए क्यू, यानी ऐक्शन्स क्वोशेंट

their “actions quotient.”

विकसित होने लगता है।

This is their ability to actually get stuff done

यह वास्तव में डिजिटल और भौतिक दुनिया में

in the digital and physical world.

काम करवाने की उनकी क्षमता है।

And before long, it won't just be people that have AIs.

और जल्द ही, सिर्फ़ लोगों के पास ही अपना ए आई नहीं होगा।

Strange as it may sound, every organization,

यह सुनने में भले ही अजीब लगे, हर संगठन,

from small business to nonprofit to national government,

छोटे व्यवसाय से लेकर, गैर-लाभकारी संगठनों से लेकर सरकारों तक,

each will have their own.

हर एक का अपना ए आई होगा।

Every town, building and object

हर शहर, भवन और वस्तु

will be represented by a unique interactive persona.

का प्रतिनिधित्व एक अद्वितीय संवादात्मक व्यक्तित्व करेगा।

And these won't just be mechanistic assistants.

और ये सिर्फ़ यंत्रवत सहायक नहीं होंगे।

They'll be companions, confidants,

वे साथी, विश्वासपात्र,

colleagues, friends and partners,

सहकर्मी, मित्र और भागीदार होंगे,

as varied and unique as we all are.

उतने ही विविध और अद्वितीय, जितने कि हम हैं।

At this point, AIs will convincingly imitate humans at most tasks.

इस क्षण में, ए आई अधिकांश कार्यों में मनुष्यों की नकल कर लेगा।

And we'll feel this at the most intimate of scales.

और हम इसे सबसे अंतरंग पैमानों पर महसूस करेंगे।

An AI organizing a community get-together for an elderly neighbor.

एक ए आई, जो एक बुजुर्ग पड़ोसी के लिए सामुदायिक मिलन का आयोजन करेगा।

A sympathetic expert helping you make sense of a difficult diagnosis.

एक सहानुभूतिपूर्ण विशेषज्ञ जो मुश्किल निदान को समझने में आपकी मदद करेगा।

But we'll also feel it at the largest scales.

लेकिन हम इसे सबसे बड़े पैमानों पर भी महसूस करेंगे।

Accelerating scientific discovery,

वैज्ञानिक खोज में तेजी लाना,

autonomous cars on the roads,

सड़कों पर स्वायत्त कारें,

drones in the skies.

आसमान में ड्रोन।

They'll both order the takeout and run the power station.

वे खाना ऑर्डर करेंगे और पावर स्टेशन भी चलाएंगे।

They’ll interact with us and, of course, with each other.

वे हमसे और, ज़ाहिर है, एक दूसरे से बातचीत करेंगे।

They'll speak every language,

वे हर भाषा में बात करेंगे,

take in every pattern of sensor data,

सेंसर डेटा के हर नमूने,

sights, sounds,

दृश्य, ध्वनि,

streams and streams of information,

जानकारी का निरंतर प्रवाह को अपनाएँगे,

far surpassing what any one of us could consume in a thousand lifetimes.

जो हम में से कोई भी हज़ार जन्मों में उपभोग कर सके, उससे कहीं अधिक।

So what is this?

तो यह क्या है?

What are these AIs?

ये ए आई क्या हैं?

If we are to prioritize safety above all else,

अगर हमें सुरक्षा को सबसे ज़्यादा प्राथमिकता देनी है,

to ensure that this new wave always serves and amplifies humanity,

यह सुनिश्चित करना है कि यह नई लहर हमेशा मानवता की सेवा और उसका विस्तार करे,

then we need to find the right metaphors for what this might become.

तो हमें इसके लिए सही रूपक खोजने होंगे कि यह क्या बन सकता है।

For years, we in the AI community, and I specifically,

सालों से, ए आई समुदाय में हम, और विशेष रूप से मैं,

have had a tendency to refer to this as just tools.

इसे केवल उपकरण के रूप में संदर्भित करने की प्रवृत्ति रखते हैं।

But that doesn't really capture what's actually happening here.

लेकिन यह वास्तव में यह नहीं समझा पाता है कि यहाँ क्या हो रहा है।

AIs are clearly more dynamic,

एआई स्पष्ट रूप से उन उपकरणों की तुलना में

more ambiguous, more integrated

अधिक गतिशील, अधिक अस्पष्ट, अधिक एकीकृत

and more emergent than mere tools,

और अधिक आकस्मिक हैं,

which are entirely subject to human control.

जो पूरी तरह से मानव नियंत्रण के अधीन हैं।

So to contain this wave,

इसलिए इस लहर को रोकने के लिए

to put human agency at its center

मनुष्यों के निर्णयन को इसके केंद्र में रखने के लिए

and to mitigate the inevitable unintended consequences

और उत्पन्न होने वाले अनिवार्य अनचाहे परिणामों को

that are likely to arise,

कम करने के लिए, हमें उनके बारे में

we should start to think about them as we might a new kind of digital species.

एक नई तरह की डिजिटल प्रजाति के रूप में सोचना शुरू कर देना चाहिए

Now it's just an analogy,

अब यह सिर्फ एक उपमान है,

it's not a literal description, and it's not perfect.

यह एक शाब्दिक वर्णन नहीं है, और यह एकदम सही नहीं है।

For a start, they clearly aren't biological in any traditional sense,

शुरुआत के लिए, वे स्पष्ट रूप से किसी भी पारंपरिक अर्थ में जैविक नहीं हैं,

but just pause for a moment

लेकिन बस एक पल के लिए रुकें

and really think about what they already do.

और सोचें कि वे पहले से क्या कर रहे हैं।

They communicate in our languages.

वे हमारी भाषाओं में वार्तालाप करते हैं।

They see what we see.

वे वही देखते हैं जो हम देखते हैं।

They consume unimaginably large amounts of information.

वे अकाल्पनिक मात्राओं में जानकारी का उपभोग करते हैं।

They have memory.

उनमें याददाश्त होती है।

They have personality.

उनका व्यक्तित्व है।

They have creativity.

उनमें रचनात्मकता है।

They can even reason to some extent and formulate rudimentary plans.

वे कुछ हद तक तर्क भी कर सकते हैं और अल्पविकसित योजनाएँ बना सकते हैं।

They can act autonomously if we allow them.

यदि हम उन्हें अनुमति दें तो वे स्वायत्तता से कार्य कर सकते हैं।

And they do all this at levels of sophistication

और वे यह सब जटिलता के हर स्तर पर करते हैं,

that is far beyond anything that we've ever known from a mere tool.

जो किसी भी उपकरण द्वारा की गई किसी भी चीज़ से परे है।

And so saying AI is mainly about the math or the code

और इसलिए यह कहना कि एआई मुख्य रूप से गणित या कोड है,

is like saying we humans are mainly about carbon and water.

यह कहने जैसा है कि हम इंसान मुख्य रूप से कार्बन और पानी हैं।

It's true, but it completely misses the point.

यह सच है, लेकिन इससे बात अनदेखी हो जाती है।

And yes, I get it, this is a super arresting thought

और हाँ, मैं समझता हूँ, यह बहुत परेशान करने वाला विचार है,

but I honestly think this frame helps sharpen our focus on the critical issues.

लेकिन मुझे लगता है यह दृष्टिकोण महत्वपूर्ण मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करता है।

What are the risks?

क्या जोखिम हैं?

What are the boundaries that we need to impose?

हमें किन सीमाओं को लागू करने की ज़रूरत है?

What kind of AI do we want to build or allow to be built?

हम किस तरह का एआई बनाना चाहते हैं या बनाने की अनुमति देना चाहते हैं?

This is a story that's still unfolding.

यह एक ऐसी कहानी है जो अभी भी उभर रही है।

Nothing should be accepted as a given.

किसी भी बात को निश्चित मानना नहीं चाहिए।

We all must choose what we create.

हम सभी को चुनना होगा कि हम क्या बनाएंगे।

What AIs we bring into the world, or not.

हम दुनिया में कौन से एआई लेकर आते हैं या नहीं।

These are the questions for all of us here today,

ये सवाल आज यहाँ मौजूद

and all of us alive at this moment.

और इस समय जीवित सभी के लिए हैं।

For me, the benefits of this technology are stunningly obvious,

मेरे लिए, इस तकनीक के लाभ आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट हैं,

and they inspire my life's work every single day.

और वे हर दिन मेरे काम को प्रेरित करते हैं।

But quite frankly, they'll speak for themselves.

लेकिन सच कहूँ तो, वे खुद ही निखर कर आएँगे।

Over the years, I've never shied away from highlighting risks

पिछले कुछ वर्षों से, मैं जोखिमों और नुकसानों के बारे में

and talking about downsides.

बात करने से कभी नहीं कतराया।

Thinking in this way helps us focus on the huge challenges

इस तरह सोचने से हम उन बड़ी चुनौतियों पर ध्यान देते हैं

that lie ahead for all of us.

जो हमारे सामने आएँगी।

But let's be clear.

लेकिन चलिए एक बात समझ लें

There is no path to progress

जहाँ हम टेक्नोलॉजी को पीछे छोड़ दें,

where we leave technology behind.

वहाँ प्रगति का कोई रास्ता नहीं है।

The prize for all of civilization is immense.

पूरी सभ्यता के लिए यह उपहार अपार है।

We need solutions in health care and education, to our climate crisis.

हमें जलवायु संकट, स्वास्थ्य और शिक्षा के क्षेत्र में समाधान चाहिए।

And if AI delivers just a fraction of its potential,

और अगर एआई अपनी क्षमता के सिर्फ एक अंश पर भी खरा उतरता है,

the next decade is going to be the most productive in human history.

तो अगला दशक मानव इतिहास में सबसे अधिक उत्पादक होगा।

Here's another way to think about it.

इसके बारे में सोचने का एक और तरीका है।

In the past,

अतीत में,

unlocking economic growth often came with huge downsides.

आर्थिक विकास अक्सर भारी कमियों के साथ आता था।

The economy expanded as people discovered new continents

अर्थव्यवस्था का विस्तार तब हुआ जब लोगों ने नए महाद्वीपों की खोज की

and opened up new frontiers.

और नई सीमाएँ खोलीं।

But they colonized populations at the same time.

लेकिन उन्होंने उसी समय आबादियों को उपनिवेश बना लिया।

We built factories,

हमने कारखाने बनाए,

but they were grim and dangerous places to work.

लेकिन वे काम करने के लिए गंभीर और खतरनाक स्थान थे।

We struck oil,

हमें तेल मिला, लेकिन

but we polluted the planet.

हमने धरती को प्रदूषित कर दिया।

Now because we are still designing and building AI,

अब चूँकि हम अभी भी एआई का डिज़ाइन और निर्माण कर रहे हैं

we have the potential and opportunity to do it better,

हमारे पास इसे बेहतर, बहुत बेहतर

radically better.

करने की क्षमता और अवसर हैं।

And today, we're not discovering a new continent

और आज, हम एक नए महाद्वीप की खोज नहीं कर रहे हैं

and plundering its resources.

और इसके संसाधनों को लूट नहीं रहे हैं।

We're building one from scratch.

हम इसे शुरू से बना रहे हैं।

Sometimes people say that data or chips are the 21st century’s new oil,

कभी-कभी लोग कहते हैं कि डेटा या चिप्स 21 वीं सदी का नया तेल है,

but that's totally the wrong image.

लेकिन यह पूरी तरह से गलत छवि है।

AI is to the mind

एआई दिमाग के लिए वही है

what nuclear fusion is to energy.

जो ऊर्जा के लिए परमाणु संलयन।

Limitless, abundant,

असीम, प्रचुर मात्रा में,

world-changing.

दुनिया को बदलने वाला।

And AI really is different,

और एआई वास्तव में अलग है,

and that means we have to think about it creatively and honestly.

और इसका मतलब है कि हमें इसके बारे में रचनात्मक रूप से व ईमानदारी से सोचना होगा।

We have to push our analogies and our metaphors

हमें अपनी उपमाओं और अपने रूपकों को,

to the very limits

आने वाली घटनाओं से जूझने के लिए

to be able to grapple with what's coming.

बहुत आगे तक बढ़ाना होगा।

Because this is not just another invention.

क्योंकि यह सिर्फ एक और आविष्कार नहीं है।

AI is itself an infinite inventor.

एआई अपने आप में एक अनंत आविष्कारक है।

And yes, this is exciting and promising and concerning

और हाँ, यह एक साथ रोमांचक और आशाजनक और चिंताजनक

and intriguing all at once.

और दिलचस्प है।

To be quite honest, it's pretty surreal.

सच कहूँ तो, यह बहुत ही अवास्तविक है।

But step back,

लेकिन पीछे हटें,

see it on the long view of glacial time,

इसे समय के कालक्रम में देखें,

and these really are the very most appropriate metaphors that we have today.

ये वास्तव में सबसे उपयुक्त रूपक हैं जो आज हमारे पास हैं।

Since the beginning of life on Earth,

पृथ्वी पर जीवन की शुरुआत से,

we've been evolving, changing

हम अपने मानव संसार में अपने आस-पास हर चीज को

and then creating everything around us in our human world today.

विकसित कर रहे हैं, बदल रहे हैं और फिर बना रहे हैं।

And AI isn't something outside of this story.

और एआई इस कहानी से अलग नहीं है।

In fact, it's the very opposite.

असल में, यह इसके बिल्कुल विपरीत है।

It's the whole of everything that we have created,

यह हमारी बनाई सभी चीज़ों का जोड़ है,

distilled down into something that we can all interact with

जिसे एक ऐसी चीज़ में छाना गया है, जिसके साथ हम सभी बातचीत कर सकें

and benefit from.

और इसका लाभ उठा सकें।

It's a reflection of humanity across time,

यह मानवता के पूरे दौर का प्रतिबिंब है,

and in this sense,

और इस मायने में,

it isn't a new species at all.

यह बिल्कुल भी नई प्रजाति नहीं है।

This is where the metaphors end.

यहीं पर रूपकों का अंत होता है।

Here's what I'll tell Caspian next time he asks.

अगली बार जब कैस्पियन पूछेगा तो मैं उसको यही बताऊँगा।

AI isn't separate.

एआई अलग नहीं है।

AI isn't even in some senses, new.

एआई कुछ मायनों में नया भी नहीं है।

AI is us.

एआई हम हैं।

It's all of us.

हम सब हैं।

And this is perhaps the most promising and vital thing of all

और शायद सबसे आशाजनक और महत्वपूर्ण बात यह है कि

that even a six-year-old can get a sense for.

एक छह साल का बच्चा भी इसे समझ सकता है।

As we build out AI,

जैसे हम इसे निर्मित करते हैं

we can and must reflect all that is good,

हमें उन सभी चीज़ों का विचार करना होगा जो अच्छी हैं,

all that we love,

वह सब जो हमें पसंद है,

all that is special about humanity:

वह सब जो मानवता के बारे में ख़ास है:

our empathy, our kindness,

हमारी सहानुभूति, हमारी करुणा,

our curiosity and our creativity.

हमारी जिज्ञासा और हमारी रचनात्मकता।

This, I would argue, is the greatest challenge of the 21st century,

मेरा तर्क है कि यह 21वीं सदी की सबसे बड़ी चुनौती है,

but also the most wonderful,

लेकिन साथ ही हम सभी के लिए सबसे शानदार,

inspiring and hopeful opportunity for all of us.

प्रेरणादायक और आशावान अवसर भी है।

Thank you.

शुक्रिया।

(Applause)

(तालियाँ)

Chris Anderson: Thank you Mustafa.

क्रिस एंडरसन: शुक्रिया मुस्तफ़ा।

It's an amazing vision and a super powerful metaphor.

यह एक अद्भुत विचार है और एक बहुत शक्तिशाली रूपक है।

You're in an amazing position right now.

आप अभी एक अद्भुत स्थिति में हैं।

I mean, you were connected at the hip

मेरा मतलब है, आप ओपन एआई में हो रहे

to the amazing work happening at OpenAI.

अद्भुत काम से पूरी तरह जुड़े हुए थे।

You’re going to have resources made available,

आप संसाधन उपलब्ध करवाने वाले हैं,

there are reports of these giant new data centers,

इन विशाल नए डेटा सेंटरों के आने की,

100 billion dollars invested and so forth.

और 100 बिलियन डॉलर के निवेश आदि की खबरें हैं।

And a new species can emerge from it.

और इससे एक नई प्रजाति निकल सकती है।

I mean, in your book,

मेरा मतलब है, अपनी किताब में,

you did, as well as painting an incredible optimistic vision,

आप अविश्वसनीय आशावादी दृष्टिकोण को चित्रित करने के साथ,

you were super eloquent on the dangers of AI.

एआई के खतरों के बारे में बहुत स्पष्ट थे।

And I'm just curious, from the view that you have now,

और मैं बस इस बात को लेकर उत्सुक हूँ कि अब आपके नज़रिये से,

what is it that most keeps you up at night?

ऐसा क्या है जो आपको रात में जगाए रखता है?

Mustafa Suleyman: I think the great risk is that we get stuck

मुस्तफ़ा: मुझे लगता है एक बड़ा जोखिम है कि हम वहाँ फँस जाएँ

in what I call the pessimism aversion trap.

जिसे मैं निराशावाद से बचाव का जाल कहता हूँ

You know, we have to have the courage to confront

आप जानते हैं, हमारे पास अंधेरे परिदृश्यों

the potential of dark scenarios

की संभावनाओं का सामना करने का

in order to get the most out of all the benefits that we see.

साहस होना चाहिए ताकि हम अधिकतम लाभ उठा सकें।

So the good news is that if you look at the last two or three years,

तो अच्छी खबर यह है कि अगर आप पिछले दो या तीन सालों को देखें,

there have been very, very few downsides, right?

तो इसमें बहुत, बहुत कम कमियाँ निकल कर आई हैं, है न?

It’s very hard to say explicitly what harm an LLM has caused.

यह स्पष्ट रूप से कहना बहुत कठिन है कि एलएलएम से क्या नुकसान हुआ है।

But that doesn’t mean that that’s what the trajectory is going to be

लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि अगले 10 वर्षों में

over the next 10 years.

ऐसा ही होने वाला है।

So I think if you pay attention to a few specific capabilities,

इसलिए मुझे लगता है कि यदि आप कुछ विशिष्ट क्षमताओं पर ध्यान देते हैं,

take for example, autonomy.

उदाहरण के लिए स्वायत्तता को लें।

Autonomy is very obviously a threshold

स्वायत्तता बहुत स्पष्ट रूप से एक सीमा है

over which we increase risk in our society.

जिसके पार हम अपने समाज में जोखिम बढ़ाते हैं।

And it's something that we should step towards very, very closely.

और यह ऐसी चीज है जिसकी ओर हमें बहुत, बहुत धीरे कदम बढ़ाना चाहिए।

The other would be something like recursive self-improvement.

दूसरा कुछ ऐसा होगा जैसे रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट।

If you allow the model to independently self-improve,

यदि आप मॉडल को स्वतंत्र रूप से आत्म-सुधार करने की अनुमति देते हैं,

update its own code,

अपना कोड अपडेट करते हैं,

explore an environment without oversight, and, you know,

बिना किसी निरीक्षण के वातावरण का पता लगाते हैं, और आप जानते हैं,

without a human in control to change how it operates,

मानव नियंत्रण के बिना अपनी कार्यशैली बदलते हैं

that would obviously be more dangerous.

तो यह स्पष्ट रूप से अधिक खतरनाक होगा।

But I think that we're still some way away from that.

लेकिन मुझे लगता है कि हम अभी भी इससे थोड़े दूर हैं।

I think it's still a good five to 10 years before we have to really confront that.

मुझे लगता है कि हमें इसका सामना करने में अभी पांच से 10 साल बाकी हैं।

But it's time to start talking about it now.

पर अब इस बारे में बात करने का समय आ गया है।

CA: A digital species, unlike any biological species,

सीए: एक डिजिटल प्रजाति, किसी भी जैविक प्रजाति जैसे

can replicate not in nine months,

नौ महीनों में नहीं, बल्कि नौ नैनोसेकंड में

but in nine nanoseconds,

अपनी प्रतिकृति बना सकती है,

and produce an indefinite number of copies of itself,

और खुद की अनिश्चित संख्या में कॉपियाँ तैयार कर सकती है,

all of which have more power than we have in many ways.

जिनमें से सभी के पास कई मायनों में हमसे ज़्यादा शक्ति है।

I mean, the possibility for unintended consequences seems pretty immense.

मेरा मतलब है, अनपेक्षित परिणामों की संभावना बहुत अधिक लगती है।

And isn't it true that if a problem happens,

और क्या यह सच नहीं है कि अगर कोई समस्या आती है

it could happen in an hour?

तो वह एक घंटे में हो सकती है?

MS: No.

एमएस: नहीं।

That is really not true.

यह वास्तव में सच नहीं है।

I think there's no evidence to suggest that.

ऐसा सुझाव देने के लिए कोई सबूत नहीं है

And I think that, you know,

और मुझे लगता है कि, आप जानते हैं,

that’s often referred to as the “intelligence explosion.”

इसे अक्सर “इंटेलिजेंस विस्फोट” कहा जाता है।

And I think it is a theoretical, hypothetical maybe

और मुझे लगता है कि यह एक सैद्धांतिक कल्पना हो सकती है

that we're all kind of curious to explore,

हम सभी जिसका पता लगाने के लिए उत्सुक हों,

but there's no evidence that we're anywhere near anything like that.

लेकिन इस बात का कोई सबूत नहीं है कि हम ऐसी किसी भी चीज़ के पास हैं।

And I think it's very important that we choose our words super carefully.

और मैं मानता हूँ यह बहुत ज़रूरी है कि हम अपने शब्द बहुत सावधानी से चुनें।

Because you're right, that's one of the weaknesses of the species framing,

क्योंकि आप सही कह रहे हैं, यह प्रजातियों को तैयार करने की एक कमज़ोरी है,

that we will design the capability for self-replication into it

कि अगर लोग ऐसा करने का चयन करते हैं, तो हम इसमें आत्म-प्रतिकृति बनाने की

if people choose to do that.

क्षमता तैयार करेंगे।

And I would actually argue that we should not,

और मैं तर्क दूँगा कि हमें ऐसा नहीं करना चाहिए,

that would be one of the dangerous capabilities

यह उन खतरनाक क्षमताओं में से एक होगी

that we should step back from, right?

जिनसे हमें पीछे हटना चाहिए, है ना?

So there's no chance that this will "emerge" accidentally.

इसलिए इस बात की कोई संभावना नहीं है कि यह गलती से “उभरेगा"।

I really think that's a very low probability.

मुझे सच में लगता है कि इसकी संभावना बहुत कम है।

It will happen if engineers deliberately design those capabilities in.

ऐसा तब होगा जब इंजीनियर जानबूझकर उन क्षमताओं को डिज़ाइन करेंगे।

And if they don't take enough efforts to deliberately design them out.

और अगर वे जानबूझकर उन्हें हटाने का पर्याप्त प्रयास नहीं करते हैं।

And so this is the point of being explicit

और इसलिए डिज़ाइन द्वारा सुरक्षा को बहुत पहले से

and transparent about trying to introduce safety by design very early on.

लागू करने की कोशिश करने के बारे में स्पष्ट और पारदर्शी होने का यही मतलब है।

CA: Thank you, your vision of humanity injecting into this new thing

सीए: धन्यवाद, मानवता का अपने सबसे अच्छे हिस्सों को

the best parts of ourselves,

इस नयी चीज़ में डालने का विचार

avoiding all those weird, biological, freaky,

उन सभी अजीब, जैविक, अजीब, भयानक प्रवृत्तियों से बचाते हुए

horrible tendencies that we can have in certain circumstances,

जो कुछ परिस्थितियों में हमारी हो सकती हैं

I mean, that is a very inspiring vision.

यह एक बहुत ही प्रेरणादायक विचार है।

And thank you so much for coming here and sharing it at TED.

और यहाँ आने और टेड में इसे साझा करने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद।

Thank you, good luck.

शुक्रिया, शुभ कामनाएँ।

(Applause)

(तालियाँ)