आपकी तरह, हम भी आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और वेब के भविष्य के बारे में कई बार बातचीत कर चुके हैं. इंटरनेट पर बहुत ज़्यादा जानकारी उपलब्ध है. इसलिए, यह जानना मुश्किल है कि वेब डेवलपर के तौर पर हमें किन चीज़ों के बारे में जानना चाहिए.
वेब, हमारी टीम से बहुत बड़ा है. इसलिए, हम यह जानना चाहते थे कि एआई के बारे में आपकी क्या राय है, आपको इससे क्या सीखने की उम्मीद है, और आपको इन नई टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किस तरह करना है. इस तरह, हम आपको ऐसा कॉन्टेंट उपलब्ध करा सकते हैं जिससे आपको उस शोर से बाहर निकलने में मदद मिल सके.
पिछले कुछ महीनों में, हमने वेब प्रैक्टिशनर से बात की, ताकि हम यह समझ सकें कि एआई के बारे में आपका क्या नज़रिया है. ज़ाहिर है कि हम सभी लोगों से हर विषय पर बात नहीं कर सकते. हमने वेब डेवलपर के साथ कुछ बातचीत की. इनमें वेब Google Developer Experts भी शामिल थे. इस बातचीत में, हमने इस बात पर फ़ोकस किया कि डेवलपर, एआई का इस्तेमाल करके लोगों के लिए उपलब्ध सुविधाओं को कैसे बेहतर बना रहे हैं. साथ ही, वे अपने रोज़मर्रा के काम में प्रॉडक्टिविटी बढ़ाने के लिए एआई का इस्तेमाल कैसे कर रहे हैं.
हमारा मानना है कि हमने जो सीखा है वह वेब पर मौजूद अन्य लोगों के लिए भी काम का हो सकता है. हमें लगा कि कम्यूनिटी को इस बारे में जानने में दिलचस्पी हो सकती है कि हमने क्या सीखा.
हमने इस सुझाव के साथ-साथ, वेब डेवलपर के बारे में अन्य रिसर्च की. इसके बाद, हमने एआई कलेक्शन बनाया. इस कलेक्शन में, आपको वेब डेवलपर के लिए खास जानकारी, कोडलैब और डेमो, और वेब पर एआई टूल और मॉडल के बारे में सोचने के लिए अन्य संसाधन मिलेंगे.
इससे आपको और भी फ़ायदे मिलेंगे. यह तो बस शुरुआत है. आने वाले महीनों में, आपको हमारी ओर से और भी कई अपडेट मिलेंगे.
जनरेटिव एआई की मदद से बेहतर प्रॉडक्टिविटी
हमने देखा है कि वेब डेवलपर, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके अपनी प्रॉडक्टिविटी बढ़ाना चाहते हैं. साथ ही, वे चैट बॉट से इंटरैक्ट करके नई टेक्नोलॉजी के बारे में जानना चाहते हैं या वेब डेवलपमेंट से जुड़े सवालों के जवाब पाना चाहते हैं.
हमने जिन डेवलपर से बात की है वे या तो कारोबार या निजी प्रोजेक्ट के लिए, अपने रोज़मर्रा के काम में एआई का इस्तेमाल पहले से ही कर रहे हैं या वे किसी ऐसे व्यक्ति को जानते हैं जो ऐसा कर रहा है.
कोड जनरेशन
हमें आपसे पता चला है कि कोड जनरेट करने वाले टूल, जैसे कि Gemini और Copilot, स्टैंडर्ड यूनिट टेस्ट के लिए बहुत अच्छे हैं. साथ ही, ये बुनियादी तौर पर अपने-आप पूरा होने वाले टेक्स्ट (इसमें आपको पता होता है कि क्या लिखना है, लेकिन आपको सिर्फ़ उसे लिखना होता है) और आसान फ़ंक्शन के लिए भी बहुत अच्छे हैं. इन फ़ंक्शन के लिए, कोडबेस के बारे में ज़्यादा जानकारी की ज़रूरत नहीं होती है. ये टूल, ज़्यादा मुश्किल और एल्गोरिद्मिक कोड लिखने के साथ-साथ ऐसे फ़ंक्शन लिखने के लिए कम मददगार होते हैं जिनके लिए किसी प्रोजेक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी की ज़रूरत होती है.
ज़्यादा अनुभवी डेवलपर ने अपने कोडबेस की लंबी अवधि की क्वालिटी के बारे में चिंता जताई है. इसमें कोड के डुप्लीकेट होने और लंबी अवधि तक रखरखाव से जुड़ी समस्याएं शामिल हैं. कुछ लोगों को यह चिंता थी कि टीम के कम अनुभवी सदस्य, गड़बड़ियों का पता नहीं लगा पाएंगे. साथ ही, उन्हें यह भी नहीं पता होगा कि जनरेटिव एआई टूल से बनाए गए कोड की पुष्टि कैसे की जाए.
डेवलपर ने यह भी बताया है कि ऐसे इस्तेमाल के उदाहरण जिनमें किसी खास डोमेन की जानकारी की ज़रूरत होती है, जैसे कि ऐक्सेस किए जा सकने वाले कॉम्पोनेंट लिखना, उन्हें कोड जनरेट करने वाले टूल से अब तक सही तरीके से नहीं लिखा जा सका है.
एलएलएम की मदद से सीखना
हमने कई डेवलपर को ChatGPT और Gemini का इस्तेमाल करते हुए देखा है. वे इनका इस्तेमाल सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट के कॉन्सेप्ट सीखने के लिए करते हैं. जैसे, किसी लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) से यह पूछना कि सॉर्टिंग एल्गोरिदम कैसे काम करता है, अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं के बारे में ज़्यादा जानना या जानकारी की कमी को पूरा करना.
आपको लगता है कि एलएलएम, सवालों और जवाबों के बीच तेज़ी से इंटरैक्ट करने की सुविधा देता है. इसलिए, यह एक बेहतरीन अनुभव देता है. साथ ही, एआई पूछे गए सवालों की आलोचना नहीं करता है और सिर्फ़ ज़रूरी जवाब देता है.
एक बार फिर, यह समस्या ज़्यादा जूनियर डेवलपर से जुड़ी है. यहां मॉडल के गलत जवाब देने के उदाहरणों को पकड़ने के लिए, कम से कम जानकारी होना ज़रूरी है.
कारोबार से जुड़ी चिंता के तौर पर आईपी पते की सुरक्षा
हमने जिन डेवलपर से बात की उनमें से कई ने बताया कि उनकी कंपनियों के पास, डेवलपर की प्रॉडक्टिविटी बढ़ाने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने से जुड़ी नीतियां नहीं हैं. जनरेटिव एआई टूल का इस्तेमाल, अक्सर डेवलपर के एक्सपेरिमेंट पर निर्भर करता है.
"मेरी कंपनी को आम तौर पर यह नहीं पता कि एआई का मतलब क्या है. इसलिए, वे सही नीतियां नहीं बना रहे हैं."
हालांकि, जिन कारोबारों की नीति में एआई के इस्तेमाल पर रोक नहीं है वे भी इसका इस्तेमाल करने से बचते हैं. इसकी वजह यह है कि उन्हें डर होता है कि कंपनी की बौद्धिक संपदा (आईपी) तीसरे पक्षों के साथ शेयर हो सकती है. ऐसे मामले भी सामने आए हैं जिनमें इन टूल को बनाने वाली कंपनियों से सीधे तौर पर बातचीत करने के बाद, नीतियों में बदलाव किया गया है. ऐसा इसलिए किया गया, ताकि यह समझा जा सके कि डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जाता है और इससे जुड़े संभावित जोखिम क्या हैं.
एंटरप्राइज़ खातों और पार्टनरशिप की मदद से, डेटा सुरक्षा को पक्का किया जाता है. इसलिए, कारोबारों के लिए डेवलपर के इस्तेमाल को बढ़ावा देना ज़्यादा आसान हो जाता है.
उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध प्रॉडक्ट की सुविधाओं के लिए जनरेटिव एआई
प्रॉडक्ट के नज़रिए से, हमें इस बात का कोई अचंभा नहीं हुआ कि जब हमने "एआई / एमएल" शब्द का इस्तेमाल करके बातचीत शुरू की, तो जवाब अक्सर जनरेटिव एआई पर फ़ोकस किया गया. डेवलपर यह जानने के लिए उत्सुक हैं कि जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ताओं के अनुभव को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है. हालांकि, उन्हें यह नहीं पता कि ये अनुभव कैसे दिखते हैं और इन्हें प्रोडक्शन में डिलीवर करने के लिए कौनसे टूल उपलब्ध हैं.
जिन डेवलपर ने अपने प्रॉडक्ट में जनरेटिव एआई की सुविधाएं बनाई हैं या वे बना रहे हैं उनके लिए, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके लोगों के सवालों के जवाब देना सबसे आम काम है. इसके लिए, वे चैटबॉट या एक बार इस्तेमाल किए जाने वाले इंटरफ़ेस का इस्तेमाल करते हैं.
हमें पता है कि आपको जनरेट किए गए कॉन्टेंट की क्वालिटी से जुड़ी समस्या आ रही है. खास तौर पर, डेवलपर यह पक्का करना चाहते हैं कि जवाब सटीक हों. साथ ही, उनका मकसद एलएलएम को ऐसे कॉन्टेंट जनरेट करने से रोकना है जो उनके मकसद से जुड़ा न हो. खास तौर पर, ऐसा तब होता है, जब एलएलएम का आउटपुट सीधे तौर पर उपयोगकर्ता को दिखता है. जैसे, चैटबॉट.
"एआई के साथ डेमो बहुत शानदार हैं. जब भी मैं अपने प्रोजेक्ट का डेमो देता/देती हूं, तो आउटपुट पूरी तरह से अलग होता है."
आपने अलग-अलग तरह के प्रॉम्प्ट के लिए, जनरेटिव एआई के आउटपुट की पुष्टि करने के लिए, टेस्ट सुइट बनाने में काफ़ी मेहनत की है. हालांकि, जवाबों को टेस्ट या मॉनिटर करने का कोई साफ़ तौर पर तय किया गया तरीका नहीं है. ज़्यादातर आकलन मैन्युअल तरीके से किया जाता है. कई डेवलपर के लिए, नॉन-डिटरमिनिस्टिक आउटपुट को मैनेज करना नया है. एक कम्यूनिटी के तौर पर, हमने अब तक ऐसे सिस्टम नहीं बनाए हैं जो उनके साथ बेहतर तरीके से काम कर सकें.
जनरेटिव एआई मॉडल को चलाने की लागत भी एक अहम चिंता है. इसलिए, डेवलपर अपने उपयोगकर्ताओं के लिए, लागत और फ़ायदों का सावधानीपूर्वक आकलन कर रहे हैं.
स्टैंडर्ड मॉडल बनाम पसंद के मुताबिक बनाए गए मॉडल
हमने जिन डेवलपर से बात की उनमें से ज़्यादातर, पहले से बने मॉडल और एपीआई का इस्तेमाल करते हैं. इससे, प्रॉडक्ट को बाज़ार में लॉन्च करने में लगने वाला समय कम हो जाता है. साथ ही, इंजीनियरिंग टीम के समय और जानकारी का बेहतर तरीके से इस्तेमाल किया जा सकता है.
"मुझे वेब डेवलपमेंट के क्षेत्र में ही काम करना है. मुझे एमएल इंजीनियर नहीं बनना है."
डेवलपर, बेहतर तकनीकों के बारे में जानते हैं और उन्हें इन तकनीकों से फ़ायदा मिलता है. जैसे, जानकारी पाना, उसे बेहतर बनाना, और जनरेट करना (आरएजी) और फ़ाइन-ट्यूनिंग. हालांकि, आपको उनके काम के वेब डेवलपमेंट पहलू पर फ़ोकस करना चाहिए. आखिरकार, आपको डिफ़ॉल्ट टूल इस्तेमाल करना पसंद है या आपको लगता है कि अन्य टीमें, इस्तेमाल के मामलों के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए मॉडल बना सकती हैं.
निजता और सुरक्षा से जुड़ी समस्याएं
निजता और सुरक्षा से जुड़ी समस्याएं सबसे ज़्यादा थीं. खास तौर पर, उन वर्टिकल के लिए जिनमें डेटा से जुड़ी सख्त शर्तें होती हैं. जैसे, चिकित्सा उद्योग. डिवाइस पर मौजूद एआई, इन इस्तेमाल के उदाहरणों को हल करने में अहम भूमिका निभा सकता है. हालांकि, इस क्षेत्र में अब भी काफ़ी काम किया जाना बाकी है.
क्लाउड एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ता के डेटा को ज़्यादा तीसरे पक्षों के साथ शेयर करने से जुड़ी समस्या है. साथ ही, कई डेवलपर को निजता और सुरक्षा से जुड़ी संभावित समस्याओं को कम करने के लिए, डिवाइस पर मशीन लर्निंग या जनरेटिव एआई (एआई) के फ़ायदे दिखते हैं.
वेब डेवलपर के लिए एआई
एआई हर जगह मौजूद है और यह बहुत तेज़ी से विकसित हो रहा है. हम खुद को अप-टू-डेट कैसे रखें, मौजूदा टूल और मॉडल को कैसे शामिल करें या एमएल इंजीनियर के साथ मिलकर, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से नए मॉडल कैसे बनाएं?
आपसे मिली जानकारी के आधार पर, हम वेब डेवलपर के लिए एआई से जुड़ी गाइडलाइन तैयार कर रहे हैं. हमारा मकसद, आपको एआई के कॉन्सेप्ट के बारे में बेहतर तरीके से समझाना है. साथ ही, प्रॉडक्टिविटी बढ़ाने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने के अवसरों के बारे में बताना है. इसके अलावा, मौजूदा टूल, मॉडल, और एपीआई का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव देने के लिए एआई का इस्तेमाल करने के बारे में बताना है. हम एआई कलेक्शन में और भी कॉन्टेंट पब्लिश करेंगे. इसलिए, कृपया इस पेज पर दोबारा आकर देखें.
ज़्यादातर वेब डेवलपर, वेब डेवलपमेंट पर ध्यान देना पसंद करते हैं. हालांकि, हम उन लोगों को प्रोत्साहित करते हैं जो इस बारे में ज़्यादा जानना चाहते हैं. साथ ही, हम उन्हें ऐसे टूल, मॉडल, और एपीआई बनाने के लिए कहते हैं जिनकी वेब डेवलपर को ज़रूरत होती है. हम आपसे जानना चाहते हैं कि हम आपकी सफलता में किस तरह मदद कर सकते हैं.
एआई के क्षेत्र में तेज़ी से बदलाव हो रहे हैं. इसलिए, हम कम्यूनिटी के साथ जुड़े रहेंगे और बदलावों के बारे में जानकारी देते रहेंगे. साथ ही, हम बातचीत और सर्वे जारी रखेंगे. अगर आपको हमसे बात करनी है, तो हमारी टीम के साथ ऑफ़िस टाइम शेड्यूल करें.