एआई के बारे में आपसे मिली जानकारी

आपमें से कई लोगों की तरह, हम भी आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और वेब के भविष्य के बारे में काफ़ी बातचीत कर रहे हैं. यहां बहुत ज़्यादा शोर है और यह जानना काफ़ी मुश्किल है कि वेब डेवलपर के तौर पर, हमें असल में क्या जानने की ज़रूरत है.

वेब हमारी टीम से बहुत बड़ा है, इसलिए हम यह समझना चाहते हैं कि एआई के बारे में आपकी क्या राय है, आप क्या सीखने की उम्मीद करते हैं, और इन उभरती तकनीकों के साथ आपको क्या करना है. इस तरह, हम आपको उस ग़ैर-ज़रूरी डेटा को बेहतर तरीके से समझने के लिए कॉन्टेंट उपलब्ध करा सकते हैं.

पिछले कुछ महीनों में, हमने वेब पर काम करने वाले लोगों के साथ बातचीत की, ताकि आप एआई (AI) के लैंडस्केप और इसके बारे में आपकी राय को समझ सकें. हम हर चीज़ के बारे में सभी लोगों से बात नहीं कर सकते. हमने वेब डेवलपर के साथ कुछ बातचीत की है. इनमें वेब Google डेवलपर एक्सपर्ट भी शामिल हैं. उन्होंने इस बात पर फ़ोकस किया कि डेवलपर, उपयोगकर्ताओं को दी जाने वाली सुविधाएं उपलब्ध कराने और अपने रोज़ के वर्कफ़्लो में उत्पादकता बढ़ाने के लिए, एआई का इस्तेमाल किस तरह कर रहे हैं.

हमें लगता है कि हमने जो सीखा है वह काफ़ी हद तक वेब पर दूसरे लोगों को भी काम आ सकता है. साथ ही, हमने सोचा कि कम्यूनिटी उन चीज़ों को सुनने में दिलचस्पी होगी जो हमने सीखी हैं.

हमने अपना नया एआई (AI) कलेक्शन बनाने के लिए, इस सुझाव और वेब डेवलपर लैंडस्केप से जुड़ी अन्य रिसर्च को लिया है. इस कलेक्शन में आपको ऐसी खास जानकारी मिलेगी जो वेब डेवलपर, कोडलैब, डेमो, और अन्य संसाधनों की मदद से तैयार की गई हैं. इनकी मदद से, आपको वेब पर एआई टूल और मॉडल के बारे में सोचना होगा.

इससे आपको और भी फ़ायदे मिलेंगे. यह तो बस शुरुआत है. आने वाले महीनों में, आपको हमारी तरफ़ से बहुत कुछ दिखेगा.

जनरेटिव एआई की मदद से बेहतर प्रोडक्टिविटी

हमने देखा है कि वेब डेवलपर अपनी उत्पादकता बढ़ाने के लिए, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करना चाहते हैं. साथ ही, नई टेक्नोलॉजी सीखने या वेब डेवलपमेंट से जुड़े अपने सवालों के जवाब पाने के लिए, चैट बॉट से इंटरैक्ट करना चाहते हैं.

हमने जिन डेवलपर से बात की है वे कारोबार या निजी प्रोजेक्ट के लिए रोज़ाना के वर्कफ़्लो में एआई का इस्तेमाल कर रहे हैं या फिर इन्हें जानने वाले किसी व्यक्ति को जानते हैं.

कोड जनरेशन

हमने आपसे सीखा है कि Gemini और Copilot जैसे कोड जनरेट करने वाले टूल, स्टैंडर्ड यूनिट टेस्ट, बेसिक ऑटोकंप्लीट (जहां आपको पता है कि क्या लिखना है, लेकिन सिर्फ़ लिखने की ज़रूरत है), और ऐसे आसान फ़ंक्शन के लिए बहुत अच्छे हैं जिनके लिए कोडबेस की बारीक जानकारी की ज़रूरत नहीं होती. जब ज़्यादा जटिल, एल्गोरिदम वाले कोड और फ़ंक्शन को लिखने की बात आती है, तब इन टूल को किसी खास प्रोजेक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी देने की ज़रूरत होती है, कम काम के होते हैं.

ज़्यादा सीनियर डेवलपर ने अपने कोडबेस की लंबे समय तक चलने वाली क्वालिटी को लेकर चिंता जताई. इसमें कोड को डुप्लीकेट करने और लंबे समय तक रखरखाव करने से जुड़ी समस्याएं भी शामिल हैं. कुछ लोगों को चिंता थी कि टीम के कम अनुभवी सदस्यों को गड़बड़ियों का पता नहीं चलेगा या यह पता नहीं होगा कि जनरेटिव एआई टूल से बनाए गए कोड की सही तरीके से पुष्टि कैसे की जाए.

डेवलपर ने यह भी बताया है कि इस्तेमाल के ऐसे उदाहरण जिन्हें डोमेन के बारे में खास जानकारी की ज़रूरत होती है, जैसे कि ऐक्सेस किए जा सकने वाले कॉम्पोनेंट लिखना, उन्हें कोड जनरेट करने वाले टूल की मदद से सही से नहीं मिलता.

एलएलएम की मदद से सीखना

हमने देखा है कि कई डेवलपर, सॉफ़्टवेयर डेवलप करने के कॉन्सेप्ट सीखने के लिए, ChatGPT और Gemini का इस्तेमाल कर रहे हैं. जैसे, बड़े लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) से पूछना कि क्रम से लगाने का एल्गोरिदम कैसे काम करता है, अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं के हिसाब से काम करता है या किसी भी चीज़ के बारे में कम से कम जानकारी है.

आपको लगता है कि एलएलएम, सवालों और जवाबों को तेज़ी से इंटरैक्ट करने की वजह से बेहतरीन अनुभव देते हैं. एआई, पूछे गए सवालों की आलोचना नहीं करता, बल्कि सिर्फ़ ज़रूरी जवाब देता है.

एक बार फिर, कई और जूनियर डेवलपर के लिए चिंता का विषय हो गया है, जहां मॉडल को मतिभ्रम दे रहा है और गलत जवाब जनरेट कर रहा है. ऐसे मामलों का पता लगाने के लिए बहुत कम जानकारी की ज़रूरत होती है.

कारोबार के लिए, आईपी सुरक्षा की चिंता

हमने कई डेवलपर से बात की. उन्होंने कहा कि उनकी कंपनियों ने फ़िलहाल अपनी उत्पादकता बढ़ाने के लिए, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने वाले डेवलपर के लिए कोई नीतियां नहीं बनाई हैं. जनरेटिव एआई टूल का इस्तेमाल अक्सर उन डेवलपर के लिए किया जाता है जो इसके साथ प्रयोग कर रहे होते हैं.

"आम तौर पर, मेरी कंपनी एआई का मतलब समझ नहीं पाती है. इसलिए, वह सही नीतियां नहीं बना रही है."

हालांकि, ऐसे कारोबार जिनके पास नीति है, वे इसके इस्तेमाल को हतोत्साहित करते हैं. ऐसा इसलिए होता है, क्योंकि वे कंपनी की बौद्धिक संपत्ति (आईपी) को तीसरे पक्षों के बीच लीक होने से जुड़ी समस्याओं की वजह से होते हैं. ऐसे कई मामले हैं जहां इन टूल को बनाने वाली कंपनियों से सीधे जुड़ने के बाद, इस तरह की नीतियों में बदलाव किए गए हैं. ऐसा इसलिए किया गया है, ताकि डेटा के इस्तेमाल और संभावित जोखिमों को समझने में मदद मिल सके.

डेटा की सुरक्षा को ध्यान में रखकर काम करने वाले एंटरप्राइज़ खातों और साझेदारियों की मदद से, कारोबारों को डेवलपर के इस्तेमाल को बढ़ावा देने की संभावना बढ़ जाती है.

उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध प्रॉडक्ट की सुविधाओं के लिए जनरेटिव एआई

प्रॉडक्ट की बात करें, तो हमें हैरानी की बात नहीं थी कि जब हमने अपनी बातचीत में "एआई / एमएल" के बारे में पूछा, तो हमारा जवाब अक्सर जनरेटिव एआई पर केंद्रित था. डेवलपर यह जानना चाहते हैं कि जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करके, उनके उपयोगकर्ताओं के अनुभव को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है. हालांकि, उन्हें इस बात की जानकारी नहीं होती कि वे अनुभव कैसे काम करते हैं और प्रोडक्शन में इन्हें डिलीवर करने के लिए कौनसे टूल उपलब्ध हैं.

जिन डेवलपर ने अपने प्रॉडक्ट में जनरेटिव एआई की सुविधाएं बनाई हैं या बना रहे हैं उनके लिए, चैटबॉट या वन-ऑफ़ इंटरफ़ेस की मदद से उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब देने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करना सबसे आम इस्तेमाल होता है.

इस बारे में हमने आपको सबसे ज़्यादा समस्या बताया है. इसलिए, हम आउटपुट की क्वालिटी को ध्यान में रखते हैं. खास तौर पर, डेवलपर उम्मीद करते हैं कि वे सटीक जवाब दें. उनका मकसद एलएलएम को ऐसा कॉन्टेंट जनरेट करने से रोकना होता है जो बताए गए लक्ष्य के हिसाब से न हो. यह खास तौर पर तब सही होता है, जब एलएलएम का आउटपुट सीधे तौर पर लोगों को दिखता है, जैसे कि चैटबॉट.

"एआई की मदद से लोग बहुत मुश्किल से दिखते हैं. जब भी मैं अपने प्रोजेक्ट का डेमो देता हूं, आउटपुट बिलकुल अलग होता है."

तरह-तरह के प्रॉम्प्ट के लिए जनरेटिव एआई आउटपुट की पुष्टि करने के लिए, टेस्ट सुइट बनाने में बहुत मेहनत की जा रही है, लेकिन जवाबों को टेस्ट करने या उन पर नज़र रखने का कोई साफ़ और मज़बूत तरीक़ा नहीं है. आकलन करने का ज़्यादातर काम मैन्युअल होता है. कई डेवलपर ऐसे आउटपुट को हैंडल करने के लिए नए हैं जो तय नहीं किए गए हैं. एक कम्यूनिटी के तौर पर, हमने अभी तक ऐसे सिस्टम नहीं बनाए हैं जो उनके साथ काम करते हों.

जनरेटिव एआई मॉडल को चलाने की लागत भी एक अहम चिंता है. डेवलपर, अपने उपयोगकर्ताओं को होने वाले फ़ायदों के हिसाब से, शुल्क का ध्यान से आकलन कर रहे हैं.

स्टैंडर्ड बनाम कस्टम मॉडल

आम तौर पर, हमने जिन डेवलपर से बात की वे पहले से तैयार मॉडल और एपीआई पर भरोसा करते थे. यह मार्केट में लगने वाले समय के साथ-साथ इंजीनियरिंग समय और जानकारी के इस्तेमाल को ऑप्टिमाइज़ करता है, जो सीमित थे.

"मैं वेब डेवलपमेंट की दुनिया में बने रहना चाहती हूं. मैं एमएल इंजीनियर नहीं बनना चाहती."

डेवलपर को बेहतर तकनीकों के बारे में पता होता है और वे इन्हें देखते हैं कि उनका क्या फ़ायदा है. जैसे, रिट्रीट ऑगमेंट-जनरेट (RAG) और फ़ाइन-ट्यूनिंग के ज़रिए, आपको उनके काम के वेब डेवलपमेंट के पहलू पर ध्यान देना चाहिए. आख़िर में, आपको डिफ़ॉल्ट टूल का इस्तेमाल करना चाहिए या अपनी ज़रूरत के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ किए गए मॉडल बनाने के लिए दूसरी टीमों पर भरोसा करना चाहिए.

निजता और सुरक्षा से जुड़ी समस्याएं

निजता और सुरक्षा को लेकर सबसे बड़ी चिंता थी, खास तौर पर उन वर्टिकल के लिए जिनमें डेटा की सख्त ज़रूरतें होती हैं, जैसे कि चिकित्सा उद्योग. डिवाइस पर मौजूद एआई (AI), इस्तेमाल के उन उदाहरणों को ठीक करने के लिए अहम हो सकता है लेकिन इस क्षेत्र के बारे में बहुत कम जानकारी है.

क्लाउड एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ता का डेटा तीसरे पक्ष के ज़्यादा से ज़्यादा शेयर करना चिंता का विषय है. कई डेवलपर, निजता और सुरक्षा से जुड़ी संभावित कमियों को कम करने के लिए, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग या जनरेटिव एआई की अहमियत देखते हैं.

वेब डेवलपर के लिए एआई

एआई हर जगह है और तेज़ी से बदल रहा है. हम अप-टू-डेट कैसे रह सकते हैं, मौजूदा टूल और मॉडल को कैसे शामिल कर सकते हैं या एमएल इंजीनियर के साथ काम करके, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से नए मॉडल कैसे बना सकते हैं?

आपसे मिली जानकारी के आधार पर, हम वेब डेवलपर के लिए एआई से जुड़े दिशा-निर्देशों पर काम कर रहे हैं. हमारा मकसद, एआई (AI) के सिद्धांतों को बड़े स्तर पर समझने में आपकी मदद करना है. साथ ही, हम उत्पादकता बढ़ाने के लिए, जनरेटिव एआई के इस्तेमाल के अवसर तलाशना चाहते हैं. साथ ही, मौजूदा टूल, मॉडल, और एपीआई की मदद से, उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव देने के लिए एआई का इस्तेमाल करना चाहते हैं. हमारे एआई (AI) कलेक्शन में ज़्यादा कॉन्टेंट पब्लिश होने के दौरान, फिर से देखते रहें.

ज़्यादातर वेब डेवलपर उस काम पर फ़ोकस करना पसंद करते हैं जिसे वे सबसे बेहतर तरीके से करना चाहते हैं (यानी वेब डेवलपमेंट!), लेकिन हम आप में से उन लोगों को बढ़ावा देते हैं जो वेब डेवलपर की ज़रूरत के हिसाब से टूल, मॉडल, और एपीआई बनाने के बारे में बेहतर तरीके से जानना चाहते हैं. हम आपकी राय जानना चाहते हैं और जानना चाहते हैं कि सफलता पाने में हम आपकी मदद कैसे कर सकते हैं.

एआई एक ऐसा इलाका है जो काफ़ी तेज़ी से काम करता है. इसलिए, हम चीज़ों में बदलाव होने, ज़्यादा बातचीत करने और सर्वे शुरू करने के साथ-साथ समुदाय के साथ जुड़ना जारी रखेंगे. अगर आपको इस बारे में हमसे बात करनी है, तो हमारी टीम के साथ ऑफ़िस में कामकाज के घंटे शेड्यूल करें.