आलोचना के बीच, गूगल ने त्रुटिपूर्ण एआई खोज अवलोकनों में सुधार करने की कसम खाई

Google अपनी सामान्य तकनीकी क्षमता के लिए नहीं, बल्कि अपने नए AI ओवरव्यू फीचर के बेतरतीब रोलआउट के लिए सुर्खियों में है। तकनीकी दिग्गज ने हाल ही में इस AI-संचालित खोज क्षमता में कमियों को व्यापक आलोचना और ऑनलाइन प्रसारित होने वाले हास्यपूर्ण मीम्स के बाद स्वीकार किया। एक सप्ताह की सार्वजनिक जांच के बाद, Google ने AI द्वारा उत्पन्न गलत और कभी-कभी बेतुके जवाबों के लिए स्पष्ट रूप से माफ़ी मांगी।

'अबाउट लास्ट वीक' शीर्षक वाले ब्लॉग पोस्ट में, Google के उपाध्यक्ष और खोज प्रमुख लिज़ रीड ने गलतियों का विवरण दिया। उन्होंने बताया कि जबकि उनके AI मॉडल कुछ अन्य बड़े भाषा मॉडल (LLM) की तरह जानकारी को 'भ्रमित' नहीं करते हैं, फिर भी वे भाषा में प्रश्नों या बारीकियों की गलत व्याख्या करने या कुछ विषयों पर गुणवत्तापूर्ण जानकारी की कमी के कारण गलतियाँ कर सकते हैं।

रीड ने यह भी बताया कि सोशल मीडिया पर साझा किए गए कुछ उल्लेखनीय स्क्रीनशॉट नकली थे या निरर्थक प्रश्नों पर आधारित थे, जिन्हें अधिकांश उपयोगकर्ता कभी नहीं खोजेंगे, जैसे कि 'मुझे कितने पत्थर खाने चाहिए?' जिसके परिणामस्वरूप AI ऑनलाइन पाए गए व्यंग्यात्मक सामग्री के आधार पर विचित्र सलाह सुझाता है। समस्या केवल अजीब उत्तरों में ही नहीं है, बल्कि AI के आत्मविश्वास से भरे वितरण में भी है, जो उपयोगकर्ताओं को इन्हें तथ्यात्मक प्रतिक्रियाओं के रूप में मानने के लिए गुमराह करता है।

यह रहस्योद्घाटन कि Google ने लॉन्च से पहले 'मजबूत रेड-टीमिंग प्रयासों' सहित इस सुविधा का बड़े पैमाने पर परीक्षण किया था, आगे के सवालों को जन्म देता है। रीड के ब्लॉग पोस्ट में उल्लेख किया गया है कि वे इस बात का अनुमान लगाने में विफल रहे कि उपयोगकर्ता AI को किस तरह के हास्यपूर्ण या खराब परिणाम उत्पन्न करने के लिए मजबूर कर सकते हैं।

इसके अलावा, Reddit डेटा पर भारी निर्भरता एक और नुकसान था। जबकि Reddit प्रामाणिक प्रत्यक्ष जानकारी प्रदान कर सकता है, इसमें भ्रामक सलाह और ट्रोलिंग भी शामिल है, जैसा कि एक कुख्यात मामले द्वारा उजागर किया गया है जहाँ AI ने पुराने Reddit पोस्ट के आधार पर पिज्जा पर पनीर चिपकाने के लिए गोंद का उपयोग करने का सुझाव दिया था। इस उदाहरण ने AI अवलोकन की विश्वसनीयता को काफी नुकसान पहुँचाया है।

इन मुद्दों के बावजूद, Google तेजी से सुधार के लिए प्रतिबद्ध प्रतीत होता है। कंपनी का लक्ष्य निरर्थक प्रश्नों का बेहतर ढंग से पता लगाकर, उपयोगकर्ता द्वारा तैयार की गई सामग्री के उपयोग को प्रतिबंधित करके, संवेदनशील स्वास्थ्य संबंधी खोजों के लिए सुरक्षा को परिष्कृत करके और कठिन समाचार विषयों के लिए AI अवलोकन से बचकर AI को बढ़ाना है जहाँ सटीकता सर्वोपरि है।

परिदृश्य खोज इंजन में AI के भविष्य के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। OpenAI जैसे प्रतिस्पर्धी तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं, और क्या Google इन विकसित तकनीकों के साथ तालमेल बिठा सकता है, यह देखना अभी बाकी है। हालाँकि, उपयोगकर्ता फ़ीडबैक का निरंतर एकीकरण प्लेटफ़ॉर्म को बेहतर बनाने में अमूल्य साबित हो सकता है।

इन विकासों के बीच, यह ध्यान देने योग्य है कि AppMaster उन लोगों के लिए एक मज़बूत विकल्प प्रदान करता है जो अपने सॉफ़्टवेयर समाधानों में सटीकता और विश्वसनीयता चाहते हैं। तकनीकी ऋण से रहित सटीक एप्लिकेशन बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के साथ, AppMaster जैसे प्लेटफ़ॉर्म इस विकसित हो रहे तकनीकी परिदृश्य में तेज़ी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।

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