AI और 5G तकनीक: भविष्य के लिए उनका क्या मतलब होगा | VPNOverview

इन पिछले कुछ वर्षों में 5G और AI के आसपास बहुत अधिक प्रचार हुआ है। समाचार पत्र, वेबसाइट, टीवी-पंडित और राजनेता अक्सर इन प्रौद्योगिकियों के दुनिया पर होने वाले संभावित प्रभाव के बारे में बात करते हैं। यह पूरी तरह से न्यायसंगत है क्योंकि 5 जी और एआई अगली तकनीकी क्रांति का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कई मायनों में हमारे जीवन को बदल सकता है। 5G और AI में चिकित्सा, शिक्षा, कंप्यूटर विज्ञान, रोबोटिक्स, बैंकिंग, गवर्नेंस, वारफेयर, स्पेस, वर्चुअल रियलिटी, और बहुत कुछ के क्षेत्र में कार्यों को डिजिटल बनाने और स्वचालित करने की क्षमता है। इंसान बहुत पहले से कल्पना नहीं की गई चीजों को करने में सक्षम होगा। 5 जी और एआई के संभावित अनुप्रयोग लगभग अंतहीन हैं। इसके अलावा, 5 जी और एआई पूरक हैं: वे एक दूसरे को बेहतर प्रदर्शन करने और नई क्षमता तक पहुंचने में मदद करते हैं.

फिर भी इन नई तकनीकों की सभी नई संभावनाओं और परिवर्तनों के साथ जोखिमों का एक नया समूह उभरता है जिसे हमें ध्यान में रखना होगा। यह लेख देखता है कि ये नई प्रौद्योगिकियां क्या हैं, मानवता के लिए उनका क्या मतलब हो सकता है, और संभावित जोखिम क्या हैं.

5G क्या है?

5 जी मोबाइल दूरसंचार में बस अगला कदम है। 1G वायरलेस तरीके से मोबाइल फोन को रेडियो टावरों से जोड़ा, जिससे आप चलते समय बातचीत कर सकते हैं। 2 जी ने एनालॉग को डिजिटल संचार में बदल दिया, जिससे आप पाठ संदेश भी भेज सकते हैं। 3G ने आपके मोबाइल फोन में इंटरनेट होने की छलांग लगाई। 4 जी ने इंटरनेट डेटा ट्रांसफर की गति और मात्रा में इस हद तक सुधार किया कि आप अपने फोन पर पूरी फिल्में स्ट्रीम कर सकते हैं। 5G लाइन में अगला है, और यह तेजी से आ रहा है। दूरसंचार में अगला कदम आपको 4 जी के रूप में 100 गुना तेजी से इंटरनेट की गति प्राप्त करने की अनुमति देगा और लगभग कोई प्रसंस्करण देरी नहीं होगी.

5G ‘इंटरनेट ऑफ थिंग्स’ को एक वास्तविकता बना देगा

5G के साथ, अपनी बैटरियों को हटाए बिना लाखों इंटरनेट से जुड़े उपकरणों, उपकरणों और सेंसर को सचमुच जोड़ना संभव हो जाएगा। इस तरह के नए नेटवर्क से पूरे स्मार्ट घरों और स्मार्ट शहरों को बनाना संभव होगा। उपकरणों, उपकरणों और सेंसर के इस तरह के एक वैश्विक नेटवर्क को कभी-कभी “इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स” या IoT कहा जाता है। यह इन सभी उपकरणों को बिना किसी मानव इनपुट के डेटा ट्रांसफर करने और संचार करने की अनुमति देगा.

यह “IoT” व्यवसायों को सभी प्रकार की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, उत्पादन लागत को कम करने, कम अपशिष्ट और पारदर्शिता बढ़ाने में सक्षम करेगा। उदाहरण के लिए, सही प्रोग्रामिंग के साथ, IoT आत्मनिर्भर कृषि इकाइयाँ बना सकता है। मिट्टी के सेंसर ड्रोन को सचेत करेंगे कि अधिकतम उपज के लिए किस मात्रा में पानी या पोषक तत्वों की आवश्यकता होती है। कारों को टायर सेंसरों से लैस किया जा सकता है जो समय पर टायर बदलने के लिए स्व-ड्राइविंग कारों को मैकेनिक तक पहुंचाते हैं। पारस्परिक रूप से assissting उपकरणों के एक विशाल परस्पर वेब के माध्यम से आत्मनिर्भर पारिस्थितिक तंत्र स्थापित करने की संभावनाएं केवल हमारी कल्पना और निवेश करने की इच्छा से सीमित लगती हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि 5 जी की शुरुआत से भारी आर्थिक लाभ की उम्मीद है। उदाहरण के लिए, ग्लोबल मैनेजमेंट कंसल्टिंग फर्म मैकिन्से को उम्मीद है कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स का 2025 तक 11.1 ट्रिलियन डॉलर तक का आर्थिक प्रभाव पड़ेगा.


5G एआई को नई जमीन तोड़ने में मदद करेगा

एआई की क्षमताओं का विस्तार करने के लिए हमें इसे और अधिक डेटा फीड करने की आवश्यकता है। डेटा का एक बहुत। एआई में हालिया प्रगति दो घटनाक्रमों का परिणाम है। सबसे पहले, सुधार कंप्यूटिंग शक्ति के वर्ष और वर्ष। यह शक्ति गणना की संख्या को इंगित करती है जो कंप्यूटर एक सेकंड में प्रदर्शन कर सकता है। अन्य विकास व्यक्तिगत डेटा का विस्फोट है जो अचानक उपलब्ध हो गया जब दुनिया भर के लोगों ने सोशल मीडिया वेबसाइटों पर अपने व्यक्तिगत डेटा अपलोड करना शुरू कर दिया। सार्वजनिक डेटा की मात्रा जो अचानक उपलब्ध हो गई, वह वास्तव में उस डेटा को बिजली की गति से संसाधित करने के लिए कंप्यूटर की क्षमता के साथ मेल खाती है.

इसके अलावा एआई में सुधार करने के लिए नई तकनीकों और कंप्यूटरों के माध्यम से और भी अधिक डेटा की आवश्यकता होगी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपने अंतर्निहित एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। 5G प्लेटफ़ॉर्म पर अभी तक के बड़े डेटा-सेट को रिकॉर्ड करना और प्रसारित करना संभव बनाता है। दूसरे शब्दों में, 5G एआई एल्गोरिदम को खिलाने में तकनीकी डेटा को दूर करने में मदद करेगा, जिससे एआई को अधिक उन्नत बनाने में मदद मिलेगी.

संक्षेप में, 5G में अगली बड़ी तकनीकी क्रांति को एक वास्तविकता बनाने की क्षमता है। उत्पादकता में वृद्धि की संभावना लगभग अकल्पनीय है। एआई के अग्रिम क्षेत्र के साथ संयुक्त, इन उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए आवेदन लगभग असीम हैं। लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वास्तव में क्या है? मशीनें can कैसे सीख सकती हैं ’? और एआई के संभावित जोखिम क्या हैं?

एआई की परिभाषा क्या है?

लैपटॉप पर सर्किट ब्रेनAI, या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीनों द्वारा प्रदर्शित खुफिया है। इसका मतलब है कि कंप्यूटर जैसी मशीनें ऐसे कार्य करती हैं जिनके लिए किसी प्रकार की बुद्धि की आवश्यकता होती है। एआई का एक अन्य विवरण है: “एक मशीन को कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहा जाता है यदि वह डेटा की व्याख्या कर सकती है, संभवतः डेटा से सीख सकती है, और उस ज्ञान का उपयोग विशिष्ट लक्ष्यों को अनुकूलित और प्राप्त करने के लिए कर सकती है”। इसके पीछे विचार यह है कि मानव बुद्धि इतनी सटीक रूप से वर्णित की जा सकती है कि इसे अनुकरण करने के लिए एक मशीन बनाई जा सकती है। यही कारण है कि एआई का उपयोग अक्सर रोबोट के संबंध में किया जाता है: मशीनें जो मूल रूप से एक ही क्षमताओं वाले मनुष्यों की प्रतियां हैं.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दो बहुत अलग अवधारणाएं हैं। एआई का पहला you प्रकार ’या विचार वह है जिसे आप 2001 जैसी प्रसिद्ध फिल्मों से पहचानते हैं: ए स्पेस ओडिसी या टर्मिनेटर। ये मशीन या सिस्टम हैं जो इंसानों की तरह ही सोचते हैं, योजना बनाते हैं, और प्रतिक्रिया देते हैं, जबकि तथाकथित ‘सुपरिनटेंडेंस’ भी रखते हैं। इसे आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) कहा जाता है और यह बिजली की गति से सूचना को संसाधित करने में सक्षम होगा, नैनोसेकंड में अविश्वसनीय रूप से जटिल गणना करेगा, और कभी भी कुछ भी नहीं भूल सकता है। आप इसे अपने मन से Google के रूप में कल्पना कर सकते हैं। अभी, ऐसी कोई तकनीक मौजूद नहीं है। वैज्ञानिक नहीं जानते हैं कि क्या एजीआई वास्तविक रूप से भी संभव है.

AI के दूसरे संस्करण को ‘नैरो एआई’ कहा जाता है। यह एआई है जो वास्तव में मौजूद है और इसे आगे विकसित किया जा रहा है क्योंकि आप इसे पढ़ रहे हैं। नैरो एआई ऐसी प्रणालियाँ हैं जो अलग-अलग कार्यों को अविश्वसनीय रूप से अच्छी तरह से करती हैं, जैसे कि सेल्फ-ड्राइविंग कार, वॉयस रिकग्निशन या सॉफ्टवेयर जो उन्नत इमेजिंग के आधार पर चिकित्सा निदान कर सकते हैं। नैरो एआई के भीतर विभिन्न प्रकार के सीखने के बीच अंतर है.

नैरो एआई सीखने के विभिन्न प्रकार

नैरो एआई के भीतर, विभिन्न प्रकार के सीखने हैं। नीचे दी गई तालिका में आपको इन प्रकार के सीखने का एक संक्षिप्त और सरल विवरण मिलेगा.

‘सीखने’ का प्रकार
विवरण
मशीन लर्निंगमशीन लर्निंग में उदाहरणों और अनुभवों का उपयोग करके डेटा रूप में कंप्यूटर को भविष्यवाणियां करने या कार्यों को करने के तरीके शामिल हैं
पर्यवेक्षित अध्ययनपर्यवेक्षित शिक्षण AI लेबल उदाहरण डेटा दिखा रहा है, जैसे विवरणों के साथ तस्वीरें, “सिखाने” के लिए एक कंप्यूटर कैसे व्याख्या और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए
अशिक्षित शिक्षाअनउपलब्ध शिक्षण का अर्थ है बिना किसी एनोटेट या लेबल वाले मार्गदर्शन के कंप्यूटर डेटा को खिलाना
सुदृढीकरण सीखनासुदृढीकरण सीखने वाला सॉफ्टवेयर है जो विभिन्न प्रकार के कार्यों के साथ प्रयोग करता है, यह पता लगा सकता है कि वीडियो गेम में स्कोरिंग बिंदुओं के विपरीत आभासी इनाम को अधिकतम कैसे किया जाए।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखनाडीप लर्निंग संभवतः सबसे जाना-पहचाना रूप है और संभवतः सीखने का सबसे ज़बरदस्त प्रकार है। डीप लर्निंग मशीनों को विशाल डेटा सेट के माध्यम से enorm सीखने ’की अनुमति देता है और फिर पैटर्न को पहचानता है, सहसंबंध खोजता है, और संभावनाओं के आधार पर निष्कर्ष निकालता है। इस तकनीक ने एआई को आश्चर्यजनक चीजें करने की अनुमति दी है जैसे: दुनिया के सर्वश्रेष्ठ शतरंज खिलाड़ी को हराएं, मेलानोमा का सही निदान करें, मनुष्यों के साथ जटिल वार्तालाप में संलग्न हों, कार चलाएं, वीडियो गेम, पेंट पोर्ट्रेट्स और यहां तक ​​कि वैज्ञानिक खोजें करें।.

रिकॉर्ड के लिए, एआई लर्निंग के वास्तविक यांत्रिकी यहां वर्णित की तुलना में कहीं अधिक जटिल हैं.

कंप्यूटर के लिए, छवि-मान्यता मनुष्यों की तुलना में कठिन है (नीचे उस पर अधिक)। ऐसा इसलिए है क्योंकि कंप्यूटर मिलान शून्य और लोगों पर अच्छे हैं, लेकिन वस्तुओं की पहचान करने में नहीं। एआई एक बिल्ली की दो समान छवियों को आसानी से पहचान लेगा क्योंकि इन छवियों में पिक्सल (अन्य गुणों के बीच) की सटीक समान संख्या होगी। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि मशीन ने बिल्ली को बिल्ली के रूप में मान्यता दी। जब उसी बिल्ली को अन्य छवियों में दिखाया गया है, तो मशीन इसे पहचान नहीं पाएगी। ऐसा करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से जटिल गणित की समस्याओं को हल करना होगा.

गहरी सीखने का लक्ष्य मानव मस्तिष्क की सीखने की क्षमताओं को रिवर्स-इंजीनियर करना है। तंत्रिका नेटवर्क मानव दिमाग में न्यूरॉन्स के नेटवर्क का अनुकरण करते हैं ताकि अधिक मानवीय तरीके से निर्णय लिया जा सके.

एआई की संभावनाएं और सीमाएं

पिछले कुछ वर्षों में विभिन्न अध्ययनों को जारी किया गया है जिसमें दावा किया गया है कि AI एक सच्चा आर्थिक खेल-परिवर्तक होगा। पीडब्ल्यूसी ग्लोबल, एक पेशेवर सेवा नेटवर्क, भविष्यवाणी करता है कि “एआई 2030 में वैश्विक अर्थव्यवस्था में $ 15.7 ट्रिलियन तक योगदान दे सकता है। बस रखो, 5 जी और एआई से पैसे की एक बेतुकी राशि है.

AI से सबसे अधिक लाभ उठाने वाले कुछ क्षेत्र स्वास्थ्य सेवा, मोटर वाहन उद्योग, वित्तीय सेवाएं, खुदरा, प्रौद्योगिकी, संचार और मनोरंजन, विनिर्माण, ऊर्जा और परिवहन और रसद हैं.

रोबोट धारण प्रश्न चिह्न

हालांकि, एआई की सीमाओं को देखना भी महत्वपूर्ण है क्योंकि यह वर्तमान में मौजूद है। AI तंत्रिका नेटवर्क अब तक केवल कुछ मिलियन “न्यूरॉन्स” हैं। जो अभी भी हर मानव मस्तिष्क के अंदर 100 बिलियन न्यूरॉन्स और उसके खरबों पर्यायवाची की तुलना में बहुत कम है। उसके शीर्ष पर, एआई न्यूरल नेटवर्क मानव दिमाग पर “मॉडल किए गए” हैं; अभी तक मानव दिमाग इतने अविश्वसनीय रूप से जटिल हैं कि हम अभी भी उन्हें पूरी तरह से समझने से दूर हैं। दूसरे शब्दों में, एआई न्यूरल नेटवर्क किसी चीज की अपूर्ण नकल है, इसलिए हम अभी तक इसका पता नहीं लगा पाए हैं – यदि हम कभी करेंगे.

एआई की सीमाओं का एक सरल उदाहरण देने के लिए जैसा कि यह आज भी मौजूद है: “16,000 प्रोसेसर पर चलने वाला एक ‘डीप लर्निंग’ सिस्टम ने बिल्लियों को पहचानने के लिए खुद को सिखाया – 75 प्रतिशत सटीकता के साथ – 10 मिलियन छवियों का विश्लेषण करने के बाद।” तीन साल का बच्चा पार्क में टहलने के दौरान दो या तीन देखकर बिल्लियों की सही पहचान कर सकता है। एआई के इस रूप को “संकीर्ण” कहा जाता है क्योंकि, दिन के अंत में, एआई केवल उतना ही अच्छा है जितना कि इसे खिलाया जा रहा डेटा। मानव अभी भी डेटा के इनपुट को नियंत्रित करता है और एआई को काम करने के लिए जटिल नेटवर्क और समीकरणों के साथ आने के लिए चुनौती दी जाती है। इसके अलावा, ये डीप-लर्निंग एल्गोरिदम मनुष्यों के विपरीत हैं, उन विचारों या अवधारणाओं पर विचार करने में सक्षम नहीं हैं जिन्हें उन्होंने पहले कभी सामना नहीं किया है.

संक्षेप में, इन प्रौद्योगिकियों के लिए बहुत अधिक संभावनाएं हैं; लेकिन हम अभी भी उस क्षमता तक पहुँचने से बहुत दूर हैं.

एआई के बारे में आम मिथक

क्योंकि एआई शब्द का उपयोग फिल्मों और अन्य मीडिया में बहुत अधिक किया जा रहा है, इसलिए लोगों ने एआई के बारे में कुछ सामान्य गलत धारणाएं विकसित की हैं। नीचे दी गई तालिका में हम विभिन्न प्रसिद्ध मिथकों पर चर्चा करते हैं जो एआई के बारे में मौजूद हैं और वास्तव में सच्चाई क्या है.

कल्पित कथा
सत्य
‘अधीक्षण’ बस कुछ ही साल दूर हैसंकीर्ण ऐ के अगले चरण सबसे अधिक संभावना दशक दूर हैं। AGI का अस्तित्व कभी नहीं हो सकता है.
एक सर्व-शक्तिशाली एजीआई का निर्माण अपरिहार्य हैहो सकता है। यह नहीं हो सकता है। एआई विशेषज्ञ असहमत हैं और हमें आसानी से पता नहीं है.
केवल वे लोग जो पहले से ही नई तकनीकों से डरे हुए हैं वे AI की चिंता करते हैंकई शीर्ष एआई शोधकर्ताओं के साथ-साथ अन्य वैज्ञानिकों ने एआई और इसके अंदर जाने की दिशा पर चिंता व्यक्त की है.
ऐ सचेत या दुष्ट हो सकता हैअधिक संभावना परिदृश्य यह है कि एआई मानव लक्ष्यों को गलत समझेगा। एअर इंडिया को “आपको जल्द से जल्द अस्पताल पहुंचाने” के बारे में बताने से एक सेल्फ-ड्राइविंग कार की गति सीमा से अधिक हो सकती है और कई दुर्घटनाएं हो सकती हैं क्योंकि इसका एकमात्र उद्देश्य संदर्भ पर विचार किए बिना वहां जितनी जल्दी हो सके। यह मानव और एआई के बीच एक गलत संचार है, जो कि गलत लक्ष्यों की ओर ले जाता है। यह एआई मोड़ बुराई से अलग है.
एआई के खतरों की बात आते ही रोबोट मुख्य चिंता का विषय हैजब एआई की बात आती है तो मुख्य चिंता वास्तव में igned गलत बुद्धिमत्ता ’है जैसा कि ऊपर कहा गया है। यह वह जगह है जहाँ AI के लक्ष्य हमारे लक्ष्यों से मेल नहीं खाते हैं.
मशीनों में लक्ष्य नहीं हो सकतेमशीनों में वास्तव में लक्ष्य हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, गर्मी चाहने वाली मिसाइल का एक लक्ष्य है, जिसका नाम है: अपने लक्ष्य को मारना। समस्या यह है कि जब उन लक्ष्यों को मानव के लक्ष्यों को निर्धारित करने के साथ गलत किया जाता है.

5 जी पर चिंताएं

यह देखते हुए कि 5 जी और एआई में दुनिया को बदलने की इतनी बड़ी क्षमता है, यह केवल स्वाभाविक है कि चिंताएं भी हैं। एआई के आसपास सबसे खराब आशंका केंद्र है, लेकिन 5 जी में कई मुखर आलोचक भी हैं जो डरते हैं कि नई दूरसंचार अवसंरचना नकारात्मक स्वास्थ्य प्रभाव पैदा करेगी.

5 जी 3 जी या 4 जी की तुलना में रेडियो तरंगों की उच्च आवृत्ति का उपयोग करता है। यह उच्च आवृत्ति अधिक उपकरणों के लिए एक ही समय में इंटरनेट तक पहुंच की अनुमति देता है। यह वह है जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स को सक्षम करेगा। हालांकि, कुछ लोगों को चिंता है कि लगातार अधिक उपकरणों के साथ संयोजन में यह उच्च आवृत्ति लगातार एक दूसरे के साथ संचार करने से हमारे स्वास्थ्य और अन्य जानवरों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा।.

यह एक उचित चिंता है। यदि सभी प्रमुख शहरों में रेडियो तरंगों और विद्युत चुम्बकीय विकिरण में बड़ी वृद्धि होती है, तो कम से कम सवाल का कोई मतलब नहीं होगा अगर इसके कुछ दुष्प्रभाव नहीं हो सकते हैं। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि अब तक, कोई भी नकारात्मक स्वास्थ्य प्रभाव दूरसंचार उपकरणों, रेडियो टॉवर या मोबाइल फोन के विकिरण से नहीं जुड़ा है। 2014 में, विश्व स्वास्थ्य संगठन ने यह बयान जारी किया: “मोबाइल फोन के उपयोग के कारण कोई प्रतिकूल प्रभाव स्थापित नहीं हुआ है”। इसका मतलब यह नहीं है कि यह असंभव है कि नकारात्मक स्वास्थ्य प्रभाव 5G के कारण हो सकता है। लेकिन, अब तक, कोई सबूत नहीं मिला है.

इंटरनेट ऑफ थिंग्स के जोखिम

इंटरनेट ऑफ थिंग्स पहले से कहीं अधिक उपकरणों को एक साथ जोड़ देगा। यह कई उद्योगों में सहयोग और दक्षता पैदा कर सकता है, लेकिन इसमें कई जोखिम भी हैं.

  • उपकरणों का नेटवर्क जितना बड़ा होता है, उतने अधिक उपकरण जो असुरक्षित होते हैं यदि कोई हैकर नेटवर्क की सुरक्षा को भंग कर देता है
  • जिन उपकरणों को एक साथ जोड़ा जाएगा, वे मानव जाति के लिए वास्तविक रूप से प्रबंधित करने के लिए बहुत अधिक हो सकते हैं। एक बिंदु आयेगा जहाँ निगरानी बनाए रखना असंभव होगा
  • यदि नेटवर्क में कोई बग है, तो यह संभव हो सकता है कि नेटवर्क का प्रत्येक उपकरण इससे नकारात्मक रूप से प्रभावित होगा
  • सभी उपकरणों की संगतता के लिए अभी भी कोई वैश्विक मानक नहीं है जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स का हिस्सा बनना चाहिए। इससे उपकरणों में संचार समस्या हो सकती है

एआई के विकास के जोखिम

एआई में विशेष रूप से कई लोग संबंधित हैं। एजीआई का निर्माण संभवतः मानव जाति के लिए हाथ और जादू की आपदा से निकल सकता है, जैसे टर्मिनेटर में। शुक्र है, यह AI से उत्पन्न होने वाली कम से कम समस्या है। फिर भी, एआई के विकास के आसपास कई अन्य गंभीर चिंताएं हैं.

व्यक्ति
चिंता
एलोन मस्कएआई प्रभुत्व पर वैश्विक प्रतिस्पर्धा दुनिया के सबसे तकनीकी रूप से उन्नत देशों (अमेरिका, चीन, रूस, जर्मनी आदि) को गलती से विश्व युद्ध III का कारण बना सकती है।.
स्टीफन हॉकिंगएआई कई अवरोध लाता है जो मानव इतिहास में सबसे बड़ी आपदा का कारण बन सकता है। शक्तिशाली स्वायत्त हथियारों के बारे में सोचें, लोगों पर अत्याचार करने के नए तरीके, या बड़े पैमाने पर आर्थिक व्यवधान
ऐ डेवलपर्सएल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह (जैसे महिलाओं या अल्पसंख्यकों के साथ भेदभाव) को गलती से एआई द्वारा उठाया जा सकता है और नौकरी के अवसरों, अधिकारों, छात्रवृत्ति, और कई अन्य क्षेत्रों के मामले में आगे भेदभाव हो सकता है।
यूरोपियन संघटनव्यक्तिगत स्वतंत्रता और गोपनीयता की रक्षा के लिए एक नियामक ढांचे के बिना, एआई को बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए एक उपकरण और व्यक्तिगत स्वतंत्रता के खिलाफ एक हथियार के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है

अंतिम विचार

5G और AI अभी तक कोने के आसपास नहीं हैं। हमें बड़े पैमाने पर तैनात 5 जी तकनीक के व्यापक प्रभावों को देखने से पहले कम से कम कुछ साल लगेंगे। एआई सबसे अधिक संभावना है कि अभी भी खुफिया के स्तर तक पहुंचने से कई दशक दूर हैं जो बहुत से लोग अनुमान लगाते हैं। 5G पेशेवरों और विपक्ष के संदर्भ में हम क्या उम्मीद कर सकते हैं की एक बहुत स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है। एक बात निश्चित है, हम अगले कुछ वर्षों में 5 जी और एआई के बारे में और भी सुनेंगे.

Kim Martin
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