मुंबई, 27 नवंबर, (न्यूज़ हेल्पलाइन) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का नया चरण, जो खुद से निर्णय लेता है और लक्ष्य पूरा करता है—लेकिन विश्वास एक बड़ी चुनौती है। तकनीक की दुनिया में आजकल एजेंटिक एआई (Agentic AI) की खूब चर्चा हो रही है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का वह नया चरण है, जहाँ मशीनें केवल इंसानी सवालों का जवाब देने या दिए गए निर्देशों का पालन करने तक ही सीमित नहीं रहतीं, बल्कि ये खुद से निर्णय लेने, कार्य करने और जटिल लक्ष्य को पूरा करने में सक्षम होती हैं।
एजेंटिक एआई क्या है?
एजेंटिक एआई सिस्टम को स्मार्ट एजेंट की तरह समझा जा सकता है। यह बड़े भाषा मॉडल (LLM) और ऑटोमेशन तकनीक का मिश्रण है, जिसकी मुख्य विशेषताएँ निम्नलिखित हैं:
- स्वायत्तता (Autonomy): यह लगातार मानव इनपुट के बिना कार्य शुरू करने और उसे पूरा करने की क्षमता रखता है।
- लक्ष्य-निर्देशित व्यवहार (Goal-Oriented Behavior): यह किसी एक बड़े लक्ष्य को छोटे-छोटे कार्यों में विभाजित करता है, उनकी योजना बनाता है, और उन्हें प्राथमिकता देकर पूरा करता है।
- सीखने की क्षमता: यह पिछली गलतियों और नए डेटा से सीखकर अपनी रणनीतियों को गतिशील रूप से समायोजित (dynamically adjust) कर सकता है।
सरल शब्दों में, यदि आप एक जनरेटिव एआई (Generative AI, जैसे ChatGPT) से एक यात्रा कार्यक्रम (travel itinerary) बनाने के लिए कहते हैं, तो वह आपको केवल टेक्स्ट में एक योजना देगा। लेकिन एजेंटिक एआई को केवल निर्देश देने पर, वह खुद ही फ्लाइट सर्च करेगा, कीमतों की तुलना करेगा, होटल बुक करेगा, और आपकी ओर से ईमेल भेजेगा—यानी, वह पूरा वर्कफ़्लो (workflow) स्वयं ही एग्जीक्यूट करेगा।
क्या आप इस पर भरोसा करेंगे? (फ्लाइट बुकिंग का सवाल)
एजेंटिक एआई भले ही स्वायत्तता का वादा करता है, लेकिन इसे वास्तविक दुनिया के कार्यों (Real-world tasks) के लिए उपयोग करने पर भरोसा (Trust) और जोखिम (Risk) का सवाल खड़ा होता है, खासकर जब वित्तीय लेनदेन (financial transactions) और अपरिवर्तनीय कार्य (irreversible tasks) शामिल हों, जैसे कि फ्लाइट बुक करना।
- चुनौती 1: गलती की लागत: एजेंटिक एआई यदि कोई गलती करता है (जैसे गलत तारीख, गलत गंतव्य, या ज़्यादा कीमत पर बुकिंग), तो इसका सीधा वित्तीय नुकसान उपभोक्ता को होगा।
- चुनौती 2: पारदर्शिता: यह कैसे निर्णय लेता है, इसकी पारदर्शिता कम होती है, जिससे गलती होने पर जवाबदेही तय करना मुश्किल हो जाता है।
- चुनौती 3: संदर्भ की समझ: जटिल और बदलते परिवेश (जैसे फ्लाइट की कीमतों में वास्तविक समय में बदलाव) को समझने और उसके अनुसार तुरंत प्रतिक्रिया देने की इसकी क्षमता अभी भी विकासशील अवस्था में है।
फिलहाल, विशेषज्ञ मानते हैं कि एजेंटिक एआई सिस्टम को उच्च-जोखिम वाले कार्यों, जैसे फ्लाइट बुकिंग, के लिए पूरी तरह से विश्वसनीय होने से पहले सटीकता, सुरक्षा और जवाबदेही के मानकों पर खरा उतरना होगा। यह तकनीक अभी भी परीक्षण और विकास के चरण में है, और भविष्य में यह एक शक्तिशाली स्वचालित सहयोगी बन सकता है।