यदि SXSW 2025 में कुछ स्पष्ट हुआ है, तो वह यह है कि हम अब अलग-अलग तकनीकी क्रांतियों का सामना नहीं कर रहे हैं। भविष्य एक तरफ एआई, दूसरी तरफ क्वांटम कंप्यूटिंग और एक दूर कोने में जैव प्रौद्योगिकी नहीं है। अब जो हो रहा है वह इन मोर्चों का मिलन है। और जब भी मानवता ने बड़े तकनीकी एकीकरण का अनुभव किया, उसने ऐसे कूद लगाए जिन्होंने सब कुछ बदल दिया।

एआई केवल अधिक कुशल नहीं हो रहा है, बल्कि न्यूरोसाइंस से भी सीख रहा है। यह अब मशीनों द्वारा कार्यों को निष्पादित करने का मामला नहीं है, बल्कि ऐसे प्रणालियों का है जो विकसित हो रहे हैं और हमारी जागरूकता को प्रभावित कर रहे हैं।एमी वेबफ्यूचर टुडे स्ट्रैटेजी ग्रुप के सीईओ ने इस अवधारणा को कहाजीवित बुद्धिमत्ताएक जीवित पारिस्थितिकी तंत्र जहां सेंसर, एल्गोरिदम और जैविक जीव स्वायत्त रूप से सीखते हैं और निर्णय लेते हैं। यानि, एआई केवल एक उपकरण रहना बंद कर रहा है और नवाचार के समीकरण में एक जीवित एजेंट बन रहा है।

लेकिन यह यहीं नहीं रुकता। के बीच संबंधसाइकेडेलिक्स और क्वांटम कंप्यूटिंगयह एक विज्ञान कथा का विचार हो सकता है, लेकिन दोनों ही धारणा और वास्तविकता की सीमाओं का अन्वेषण करते हैं। कार्यक्रम के सबसे अप्रत्याशित पैनल में से एक में, शोधकर्ताओं ने चर्चा की कि कैसे साइलोसाइबिन के प्रभाव, जो एक मनोविज्ञानिक पदार्थ है और मस्तिष्क में रहस्यमय अनुभव या धारणा परिवर्तन कर सकता है, नई कंप्यूटेशनल मॉडलिंग और न्यूरोइंटरफेस के तरीकों को प्रेरित कर सकता है। इन क्षेत्रों के बीच का संयोजन न केवल हमारे तकनीक के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में प्रगति ला सकता है, बल्कि यह यह भी परिभाषित कर सकता है कि बुद्धिमान होने का क्या अर्थ है।

एकजैव प्रौद्योगिकी और रोबोटिक्सवे भी अपनी सीमाओं को पार कर रहे हैं। हम अब केवल प्रॉस्थेटिक्स बनाने या जीनों को संशोधित करने में ही नहीं हैं, बल्कि जैविक और कृत्रिम को इस तरह मिलाते हैं कि मानव होने का अर्थ ही बदल जाता है। नहींमस्तिष्क-त्वचा संबंध सेमिनार, डॉ. एमिली फाउलरयह दिखाया कि तनाव केवल भावनात्मक को ही प्रभावित नहीं करता, बल्कि यह हमारे जीवविज्ञान को कोशिका स्तर पर फिर से लिख सकता है। शरीर और प्रौद्योगिकी के बीच संबंध बाहरी से आंतरिक हो रहा है, जो मानव के स्वाभाविक कार्यप्रणाली में समाहित हो रहा है।

क्षेत्र मेंक्वांटम कंप्यूटिंगआईबीएम के सीईओ,अरविंद कृष्णउन्होंने कहा कि हम एक बड़े प्रगति से तीन साल से कम समय दूर हैं। क्वांटम श्रेष्ठता प्राप्त करने की दौड़ तेज़ हो रही है, जिसमें AWS और Microsoft जैसी कंपनियां इन प्रणालियों को सुलभ बनाने के लिए भारी निवेश कर रही हैं। इस बीच, डैशबोर्ड पर"क्वांटम कूद के लिए तैयारी"विशेषज्ञ जैसेडॉ. जीनट गार्सिया (आईबीएम क्वांटम)उन्होंने चर्चा की कि यह तकनीक दवाओं की खोज और आणविक मॉडलिंग में कैसे क्रांतिकारी बदलाव ला सकती है, जिससे स्वास्थ्य और उन्नत सामग्री जैसे क्षेत्रों में पूरी तरह से बदलाव हो सकता है।

क्या हम इन एकीकरणों के लिए तैयार हैं?एस्टर पेरलप्रसिद्ध मनोचिकित्सक ने चेतावनी दी:जैसे-जैसे हम तकनीक में आगे बढ़ते हैं, वैसे-वैसे हम समाज के रूप में अधिक disconnected हो जाते हैं।आज, हम लोगों की तुलना में अधिक एल्गोरिदम से जुड़े हुए हैं। और यदि एआई की अगली सीमा केवल मानवीय सोच की नकल करने की बजाय उन भावनात्मक खामियों को पूरा करने वाली हो जो हम पीछे छोड़ रहे हैं?

और इन सबके बीच, एक प्रलोभन:ऐमी वेब 1000 पृष्ठों की प्रवृत्ति रिपोर्ट कैसे जारी करती हैं?क्या यह बदलावों की अविश्वसनीय गति का प्रतिबिंब है या यह चेतावनी है कि हम संभावनाओं से अधिक बोझिल हो रहे हैं? क्या हम वास्तव में सही दिशा में जा रहे हैं या बस बिना दिशा के दौड़ रहे हैं? इस दुनिया में बहुत शोर है और संकेतों को अलग करने और देखने के लिए शांत रहना जरूरी है।

मैं अभी भी मानता हूँ कि डीप टेक मानवीय क्षमताओं को बढ़ावा देता है, लेकिन इसके लिए हमें मानव के रूप में विकसित होना चाहिए, तकनीक की उत्साह को दूर करना चाहिए और वास्तविक संबंध बनाना चाहिए। क्या हम एक विकासात्मक छलांग का सामना कर रहे हैं या अपनी पहचान के पतन का? हमें जल्द ही पता चलेगा।

बिल्कुल, यहSXSWयह संबंधों और नेटवर्किंग का एक शानदार प्रदर्शन था। लेकिन, इतनी सारी बातचीत और विचारों के आदान-प्रदान के बीच, एक निर्विवाद रूप से प्रमुख था।एसपी हाउसइसके अलावा, ब्राज़ील का स्थान – हाँ, हमारे पास दिखाने के लिए बहुत कुछ अच्छा है – ने गहरे विचार प्रस्तुत किए हैं।विविधताएक विषय जो, मेरी आश्चर्यचकित करने वाली बात है, अन्य पैनलों में लगभग अनुपस्थित था।कोंड ई मलेइरोसमहत्व को संबोधित करते समय वे सटीक थेपहुँच और समावेशयह साबित कर रहा है कि विविधता के बिना नवाचार एक खाली अवधारणा है।

कुछ वक्ताओं ने ऐसे मुद्दों पर बात करने की हिम्मत की जैसे किबिग टेक्स का प्रभुत्व और प्रभावऔर यहअमेरिका का वर्तमान राजनीतिक क्षणयह एक दुर्लभ अपवाद था उस आयोजन में, जो ऐतिहासिक रूप से अधिक साहसी बहसों के लिए स्थान खोलता रहा है। एक सीईओ काब्लूस्काई, जय ग्रैबरउसने सोशल मीडिया के केंद्रीकृत मॉडल और डिजिटल प्लेटफार्मों के बढ़ते शक्ति केंद्रितकरण की सीधी आलोचना की। उसके अनुसार,यदि एक अरबपति कल सब कुछ बदलने का फैसला करता है, तो लोगों को दूसरे स्थान पर जाने का विकल्प होना चाहिए।डिजिटल स्वतंत्रता सुनिश्चित करने के लिए विकेंद्रीकरण की आवश्यकता को मजबूत करना।

और इस विषय में, बहस को लगातार होना पड़ेगा। जबकि ये तकनीकें हमें एक अधिक जुड़ा हुआ और कुशल भविष्य का वादा करती हैं, यह आवश्यक है कि हम इस विकास के परिणामों पर विचार करें। एआई, बायोटेक्नोलॉजी और क्वांटम कंप्यूटिंग जैसे क्षेत्रों का संयोजन न केवल संभावनाओं का विस्तार करता है, बल्कि यह भी चुनौती देता है कि हम स्वतंत्रता और नियंत्रण को कैसे समझते हैं। यदि हम नवाचार को जिम्मेदारी के साथ संतुलित करने में सफल होते हैं, तो हम ऐसी प्रगति हासिल कर सकते हैं जो वास्तव में हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए परिवर्तन कर सके। लेकिन, इसके लिए, हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ये तकनीकें मानवता की सेवा करें, न कि इसके विपरीत।

तीन दशक से अधिक पहले, रेड हैट ने बेहतर सॉफ्टवेयर बनाने और आईटी नवाचार को प्रोत्साहित करने के लिए ओपन सोर्स विकास और लाइसेंसिंग की क्षमता देखी। तीस मिलियन लाइनों कोड के बाद, लिनक्स न केवल सबसे सफल ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर बनने के लिए विकसित हुआ है, बल्कि आज भी इस स्थिति को बनाए रखता है। खुला स्रोत सिद्धांतों के साथ प्रतिबद्धता जारी है, न केवल कॉर्पोरेट व्यवसाय मॉडल में, बल्कि कार्य संस्कृति का हिस्सा भी है। कंपनी के मूल्यांकन में, ये अवधारणाएँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) पर समान प्रभाव डालती हैं यदि सही तरीके से की जाएं, लेकिन तकनीक की दुनिया इस बात पर विभाजित है कि "सही तरीका" क्या होगा।

एआई, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जो जनरेटिव एआई (जेन एआई) के पीछे हैं, को एक खुले प्रोग्राम के रूप में नहीं देखा जा सकता। सॉफ्टवेयर के विपरीत, एआई मॉडल मुख्य रूप से संख्यात्मक पैरामीटर मॉडल होते हैं जो निर्धारित करते हैं कि एक मॉडल इनपुट को कैसे संसाधित करता है, जैसे कि विभिन्न डेटा बिंदुओं के बीच संबंध बनाना। प्रशिक्षित मॉडल पैरामीटर लंबी प्रक्रिया का परिणाम हैं जिसमें बड़े मात्रा में प्रशिक्षण डेटा शामिल हैं जिन्हें सावधानीपूर्वक तैयार, मिलाया और संसाधित किया जाता है।

हालांकि मॉडल के पैरामीटर सॉफ्टवेयर नहीं हैं, कुछ पहलुओं में उनका कार्य कोड के समान ही होता है। यह तुलना करना आसान है कि डेटा मॉडल का स्रोत कोड हैं, या उससे बहुत करीब हैं। ओपन सोर्स में, स्रोत कोड को आमतौर पर सॉफ्टवेयर में संशोधन करने का "पसंदीदा तरीका" कहा जाता है। केवल प्रशिक्षण डेटा इस कार्य में फिट नहीं होते हैं क्योंकि उनका आकार अलग है और उनके जटिल पूर्व-प्रशिक्षण प्रक्रिया के कारण प्रशिक्षण डेटा में से किसी भी आइटम का प्रशिक्षित पैरामीटरों और मॉडल के परिणामी व्यवहार के साथ कमजोर और अप्रत्यक्ष संबंध होता है।

अभी समुदाय में हो रहे अधिकांश AI मॉडल में सुधार और उन्नयन मूल प्रशिक्षण डेटा तक पहुंच या उसके संचालन से संबंधित नहीं हैं। इसके बजाय, ये मॉडल के पैरामीटर में संशोधन या किसी प्रक्रिया या समायोजन का परिणाम हैं जो मॉडल के प्रदर्शन को भी समायोजित कर सकता है। मॉडल में इन सुधारों को करने की स्वतंत्रता का अर्थ है कि पैरामीटर को उन सभी अनुमतियों के साथ जारी किया जाना चाहिए जो उपयोगकर्ताओं को ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत मिलती हैं।

Red Hat की ओपन सोर्स AI के लिए दृष्टिकोण।

रेड हैट का मानना है कि ओपन सोर्स एआई का आधार इस में हैओपन सोर्स में लाइसेंस प्राप्त मॉडल पैरामीटर ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर घटकों के साथ संयोजित किए गएयह ओपन सोर्स एआई का एक प्रारंभिक बिंदु है, लेकिन यह दर्शन का अंतिम लक्ष्य नहीं है। रेड हेट समुदाय, नियामक प्राधिकरणों और उद्योग को खुले स्रोत विकास के सिद्धांतों के साथ अधिक पारदर्शिता और संरेखण प्राप्त करने के लिए प्रशिक्षण और मॉडल समायोजित करने के लिए प्रोत्साहित करता है।

यह रेड हैट कंपनी के रूप में इसकी दृष्टि है, जो एक ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर का पारिस्थितिकी तंत्र है, जो ओपन सोर्स एआई के साथ व्यावहारिक रूप से जुड़ सकता है। यह एक औपचारिक परिभाषा का प्रयास नहीं है, जैसे कि यहओपन सोर्स पहल(OSI) अपने साथ विकसित कर रहा हैओपन सोर्स एआई की परिभाषा(ओसाइड)। यह कॉर्पोरेशन का दृष्टिकोण है कि ओपन सोर्स एआई को सबसे बड़े समुदायों, संगठनों और आपूर्तिकर्ताओं के लिए संभव और सुलभ बनाना।

यह दृष्टिकोण व्यावहारिक रूप से लागू किया जाता है ओपन सोर्स समुदायों के साथ काम के माध्यम से, जो परियोजना द्वारा उजागर किया गया है।इंस्ट्रक्टलैबरेड हैट के नेतृत्व में और आईबीएम रिसर्च के प्रयास के साथग्रेनाइट परिवार के ओपन सोर्स लाइसेंस प्राप्त मॉडलों मेंInstructLab डेटा वैज्ञानिक नहीं होने वाले लोगों के लिए AI मॉडल में योगदान देने के लिए बाधाओं को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देता है। InstructLab के साथ, सभी क्षेत्रों के विशेषज्ञ अपनी क्षमताओं और ज्ञान को जोड़ सकते हैं, चाहे आंतरिक उपयोग के लिए हो या साझा किए गए और व्यापक रूप से पहुंच योग्य ओपन सोर्स AI मॉडल की मदद के लिए upstream समुदायों के लिए।

ग्रेनाइट 3.0 मॉडल परिवार आईए के व्यापक उपयोग मामलों से निपटता है, कोड जेनरेशन से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तक।अवबोधनबड़े डेटा सेट, सब कुछ एक उदार ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत। हम आईबीएम रिसर्च की मदद करते हैं ताकि ग्रेनाइट कोड मॉडल परिवार को ओपन सोर्स दुनिया में लाया जा सके और हम मॉडल परिवार का समर्थन जारी रखते हैं, दोनों ओपन सोर्स दृष्टिकोण से और हमारे रेड हैट एआई प्रस्ताव का हिस्सा के रूप में।

एक प्रतिध्वनि काडीपसीक के हालिया विज्ञापनखुला स्रोत नवाचार कैसे AI को प्रभावित कर सकता है, मॉडल स्तर पर और उससे आगे। स्पष्ट रूप से चीनी प्लेटफ़ॉर्म के दृष्टिकोण के बारे में चिंताएँ हैं, मुख्य रूप से कि मॉडल का लाइसेंस यह नहीं बताता कि इसे कैसे बनाया गया है, जो पारदर्शिता की आवश्यकता को मजबूत करता है। इसके बाद, उल्लिखित बाधा रेड हैट की भविष्य की आईए के दृष्टिकोण को मजबूत करती है: एक खुला भविष्य, छोटे, अनुकूलित और खुले मॉडल पर केंद्रित, जिन्हें विशिष्ट व्यावसायिक डेटा उपयोग मामलों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जो हाइब्रिड क्लाउड के किसी भी स्थान पर हो।

ओपन सोर्स से परे आईए मॉडल का विस्तार करना

रेड हैट का ओपन सोर्स एआई क्षेत्र में काम इनस्ट्रक्टलैब और ग्रेनाइट मॉडल परिवार से बहुत आगे जाता है, इसमें उन उपकरणों और प्लेटफार्मों को शामिल किया गया है जो वास्तव में एआई का उपभोग करने और उत्पादक रूप से उपयोग करने के लिए आवश्यक हैं। कंपनी प्रौद्योगिकी परियोजनाओं और समुदायों को प्रोत्साहित करने में बहुत सक्रिय हो गई है, जैसे कि (लेकिन केवल नहीं):

●      रामलामाएक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट जो आईए मॉडल के स्थानीय प्रबंधन और उपलब्धता को आसान बनाने का लक्ष्य रखता है;

●      ट्रस्टीएआईएक ओपन सोर्स टूलकिट जो अधिक जिम्मेदार AI कार्यप्रवाह बनाने के लिए है;

●      जलवायु संबंधीएक परियोजना जो ऊर्जा खपत के मामले में एआई को अधिक स्थायी बनाने में मदद करने पर केंद्रित है;

●      पोडमैन एआई लैबएक ओपन सोर्स LLM के साथ प्रयोग को आसान बनाने पर केंद्रित डेवलपर टूलकिट;

ओहालिया घोषणान्यूरल मैजिक के बारे में कॉर्पोरेट दृष्टिकोण को विस्तृत करता है, जिससे संगठनों के लिए छोटे और अनुकूलित AI मॉडल, जिनमें ओपन सोर्स लाइसेंस प्राप्त सिस्टम शामिल हैं, अपने डेटा के साथ, कहीं भी हाइब्रिड क्लाउड में, संरेखित करना संभव हो जाता है। आईटी संगठन फिर, अनुमान सर्वर का उपयोग कर सकते हैं।vLLMइन मॉडलों के निर्णयों और उत्पादन को बढ़ावा देने के लिए, पारदर्शी और समर्थन वाली तकनीकों पर आधारित एक एआई स्टैक बनाने में मदद कर रहा है।

कॉर्पोरेशन के लिए, ओपन सोर्स एआई क्लाउड हाइब्रिड में जीवन और सांस लेता है। हाइब्रिड क्लाउड प्रत्येक AI कार्यभार के लिए सबसे अच्छा वातावरण चुनने के लिए आवश्यक लचीलापन प्रदान करता है, प्रदर्शन, लागत, स्केल और सुरक्षा आवश्यकताओं का अनुकूलन करता है। रेड हेट के प्लेटफ़ॉर्म, लक्ष्य और संगठन इन प्रयासों का समर्थन करते हैं, साथ ही उद्योग के भागीदारों, ग्राहकों और ओपन सोर्स समुदाय के साथ मिलकर, जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता में ओपन सोर्स को बढ़ावा दिया जाता है।

एआई के क्षेत्र में इस खुली सहयोग को बढ़ाने की बहुत बड़ी संभावना है। रेड हैट भविष्य को देखता है जिसमें मॉडल्स में पारदर्शी काम और उनके प्रशिक्षण शामिल हैं। अगले सप्ताह या अगले महीने (या यहां तक कि उससे पहले, आईए की तेजी से विकास को देखते हुए), कंपनी और खुला समुदाय, समग्र रूप से, आईए की दुनिया को लोकतांत्रिक बनाने और खोलने के प्रयासों का समर्थन और अपनाना जारी रखेंगे।