सार्वजनिक एआई बनाम निजी एआई बनाम व्यक्तिगत एआई: क्या अंतर है?

चाबी छीनना

• एआई को सार्वजनिक, निजी और व्यक्तिगत में वर्गीकृत करने से नियामक सीमाओं, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा मुद्दों को संबोधित करने में मदद मिलती है।
• सार्वजनिक एआई वैश्विक आबादी की सेवा करता है, जबकि निजी एआई विशिष्ट संगठनों के लिए तैयार किया गया है, और व्यक्तिगत एआई उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाता है।
• सार्वजनिक एआई खुले तौर पर पहुंच योग्य है, निजी एआई की पहुंच प्रतिबंधित है, और व्यक्तिगत एआई ग्राहकों तक सीमित है। डेटा प्रबंधन और गोपनीयता तीनों श्रेणियों में भिन्न-भिन्न हैं।

एआई को सार्वजनिक, निजी या व्यक्तिगत एआई के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। इन श्रेणियों के आधार पर एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने और डिजाइन करने से नियामक सीमाओं, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा पर मुद्दों को हल करने में मदद मिल सकती है।

यह वर्गीकरण लोगों को एआई के उद्देश्य को समझने में भी मदद करता है, इसे कौन संचालित करता है, यह कैसे संभालता है आपका डेटा, और सार्वजनिक, व्यक्तिगत और संगठनात्मक सुरक्षा के लिए क्या प्रतिबंध लगाए जा सकते हैं रूचियाँ।

सार्वजनिक, निजी और व्यक्तिगत एआई के बीच अंतर को समझने के लिए, आइए उनके उद्देश्य, प्रदर्शन, डेटा प्रबंधन और गोपनीयता के आधार पर उनकी तुलना करें।

सार्वजनिक AI क्या है?

सार्वजनिक एआई का तात्पर्य उपयोगकर्ता डेटा और विकिमीडिया और रेसनेट जैसे विभिन्न ओपन-सोर्स प्लेटफार्मों पर प्रशिक्षित एआई से है। इस प्रकार के एआई एआई के कुछ सबसे लोकप्रिय और व्यापक रूप से सुलभ रूप हैं जिनका उपयोग लोग काम, स्कूल और व्यक्तिगत परियोजनाओं के लिए दैनिक रूप से करते हैं।

उद्देश्य

सार्वजनिक AI एक AI सेवा, प्रोग्राम या एल्गोरिदम है जो इंटरनेट पर किसी के लिए भी खुले तौर पर उपलब्ध है। सार्वजनिक एआई आम तौर पर सामान्य-उद्देश्यीय अनुप्रयोग होते हैं जो वैश्विक आबादी को सेवा प्रदान करते हैं उन समस्याओं और कार्यों के लिए प्रभावी एआई समाधान जिनके लिए आम तौर पर कई मानव-घंटे की आवश्यकता होगी पूरा करना। कुछ सबसे लोकप्रिय सार्वजनिक एआई से आप परिचित हो सकते हैं जिनमें खोज इंजन, सोशल मीडिया एल्गोरिदम, भाषा अनुवादक और आधुनिक टेक्स्ट-टू-स्पीच इंजन शामिल हैं।

सरल उपयोग

जैसा कि पहले कहा गया है, सार्वजनिक एआई इंटरनेट पर किसी के लिए भी खुले तौर पर उपलब्ध है। अधिकांश सार्वजनिक AI पहले से ही खोज इंजन, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म और एक्सटेंशन में एकीकृत हैं, जिन्हें उपयोग करने के लिए किसी विशेष साइन-अप या भुगतान की आवश्यकता नहीं होती है। कई सार्वजनिक एआई मॉडल, जैसे कि लामा, रेसनेट और बीईआरटी, किसी के भी उपयोग के लिए और अपने स्वयं के मॉडल बनाने के लिए फाइन-ट्यून के लिए स्वतंत्र रूप से ऑनलाइन उपलब्ध हैं।

प्रदर्शन

सार्वजनिक AI सिस्टम एक साथ बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं को संभालने के लिए बनाए गए हैं। उपयोगकर्ताओं की संख्या (कभी-कभी लाखों की सीमा में) के कारण, सार्वजनिक एआई अधिक से अधिक उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से अच्छा प्रदर्शन करने के लिए तैयार हैं। राज्य और उसके लोगों के हितों की सुरक्षा के लिए सार्वजनिक एआई पर कुछ नियम भी लगाए गए हैं। विशिष्ट विनियमन में उपयोगकर्ताओं को कुछ प्रकार की जानकारी से वंचित करना और एआई को उसके कार्यों और क्षमताओं में बाधा डालना शामिल होगा।

डेटा प्रबंधन और गोपनीयता

सार्वजनिक एआई के बारे में सबसे बड़ी चिंताओं में से एक डेटा और गोपनीयता को संभालने का उनका तरीका है। ये सिस्टम अपने AI एल्गोरिदम और सेवाओं को बेहतर बनाने और संचालित करने के लिए बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करते हैं। हालाँकि, यह काफी चिंताजनक हो सकता है, क्योंकि सेवा का स्वामित्व और संचालन करने वाले संगठनों द्वारा डेटा का दुरुपयोग किया जा सकता है। सार्वजनिक एआई के संचालन की प्रकृति के कारण उपयोगकर्ता डेटा और गोपनीयता की सुरक्षा में कानून और नियम सीमित हैं।

निजी AI क्या है?

व्यवसायों को निजी AI की आवश्यकता इसलिए होती है क्योंकि सार्वजनिक AI पसंद आते हैं ChatGPT गोपनीयता और सुरक्षा संबंधी मुद्दों का परिचय देता है संगठनों के लिए. एक निजी एआई का तात्पर्य व्यापार रहस्यों और अन्य बौद्धिक संपत्तियों की सुरक्षा से समझौता किए बिना किसी संगठन की जरूरतों को पूरा करने के लिए प्रशिक्षित और परिष्कृत एआई मॉडल से है। कई निजी एआई को संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप एआई मॉडल को फिट करने के लिए निजी डेटा का उपयोग करके सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम से ठीक किया जाता है।

उद्देश्य

निजी एआई का उद्देश्य किसी संगठन के लिए विशेष रूप से निर्मित एआई प्रणाली बनाना है। इसका उपयोग आंतरिक व्यावसायिक समस्याओं को हल करने और कंपनी के भीतर दक्षता और समग्र उत्पादकता बढ़ाने के लिए किया जाता है। निजी एआई को अक्सर ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम), आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन और धोखाधड़ी का पता लगाने जैसी विभिन्न आंतरिक प्रणालियों में नियोजित किया जाता है।

सरल उपयोग

सार्वजनिक एआई के विपरीत, निजी एआई जनता के लिए खुले तौर पर उपलब्ध नहीं है। सामान्य तौर पर, यह सुनिश्चित करने के लिए कि संवेदनशील डेटा और प्रक्रियाएं सुरक्षित रहें, निजी एआई तक पहुंच केवल अधिकृत कर्मियों तक ही सीमित है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यद्यपि व्यवसाय आंतरिक उत्पादकता के लिए निजी एआई का उपयोग करते हैं, वे ग्राहकों को उनकी सेवाओं तक पहुंचने के लिए एक अलग व्यक्तिगत एआई का भी उपयोग करते हैं।

प्रदर्शन

निजी एआई को किसी संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए प्रशिक्षित और सुव्यवस्थित किया जाता है। यह अनुमति देता है व्यवसायों को पूर्व-प्रशिक्षित एलएलएम को बेहतर बनाने के लिए या किसी दिए गए कार्य के लिए इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए उनका मॉडल। यह, बदले में, लागत बचाने के साथ-साथ एआई को अच्छे प्रदर्शन के साथ चलाने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति को कम करता है। चूंकि यह जनता के लिए सुलभ नहीं है, निजी एआई के पास कम नियम हैं और वे अपने एआई की क्षमता को बढ़ाने के लिए अप्रतिबंधित एआई मॉडल या एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।

डेटा प्रबंधन और गोपनीयता

डेटा प्रबंधन और गोपनीयता सबसे बड़ा कारण है कि कंपनियों को निजी एआई की आवश्यकता होती है। निजी एआई के साथ, संगठन अपने डेटा को नियंत्रित और सुरक्षित कर सकते हैं, डेटा उल्लंघनों और अनधिकृत पहुंच के जोखिम को कम कर सकते हैं। निजी एआई को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को किराए के इंजीनियरों, डेटा वैज्ञानिकों की एक टीम द्वारा क्यूरेट किया जाता है सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स मॉडल को डिज़ाइन और प्रशिक्षित करते हैं, जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पूर्वाग्रह को सुनिश्चित करता है उनके ए.आई.

पर्सनल एआई क्या है?

पर्सनल एआई लोगों को उनके दैनिक जीवन में सहायता करने के लिए बनाए गए एआई एल्गोरिदम को संदर्भित करता है। इन्हें आमतौर पर स्मार्टफोन, टैबलेट, स्मार्ट स्पीकर और पहनने योग्य उपकरणों जैसे व्यक्तिगत उपकरणों के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है। व्यक्तिगत AI के कुछ उदाहरणों में एलेक्सा, बिक्सबी, गूगल असिस्टेंट और सिरी जैसे वर्चुअल असिस्टेंट शामिल होंगे।

उद्देश्य

व्यक्तिगत एआई को किसी विशिष्ट सेवा का उपयोग करने के लिए प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करते समय किसी व्यक्ति के उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। व्यक्तिगत एआई एल्गोरिदम उपयोगकर्ता को उनकी प्राथमिकताओं के अनुरूप अनुकूलित अनुभव प्रदान करते हैं, जिससे ग्राहकों के लिए एक निश्चित सेवा का उपयोग करना आसान हो जाता है।

प्रदर्शन

यद्यपि सार्वजनिक एआई जितना स्केलेबल नहीं है, वैयक्तिकृत एआई व्यक्तिगत उपयोगकर्ता अनुरोधों को समझने और उनका जवाब देने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। वैयक्तिकृत AI सार्वजनिक AI की तुलना में क्रमिक रूप से धीमा हो सकता है क्योंकि इसे कोई भी परिणाम प्रदान करने से पहले उपयोगकर्ता के लिए डेटा की प्रासंगिकता पर विचार करने की आवश्यकता होती है। जैसा कि कहा गया है, व्यक्तिगत AI निजी AI की तुलना में अधिक सक्षम है क्योंकि यह उपयोगकर्ता के लिए बेहतर और अधिक प्रासंगिक आउटपुट प्रदान करता है। बेशक, प्रदर्शन भी इस पर निर्भर करेगा आप कौन सी व्यक्तिगत एआई सेवा पसंद करते हैं और AI बनाने वाली कंपनी इसे कैसे संचालित करती है।

डेटा प्रबंधन और गोपनीयता

गोपनीयता और डेटा प्रबंधन व्यक्तिगत एआई के संबंध में सबसे बड़ी चिंताओं में से कुछ हैं। किसी सेवा में व्यक्तिगत एआई का उपयोग कैसे किया जाता है, इसके कारण कानून कंपनियों को उपयोगकर्ताओं की सेवा की शर्तों से सहमत होने के बाद व्यक्तिगत उपयोगकर्ता डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। यह उन्हें उपयोगकर्ता डेटा गोपनीयता और सुरक्षा की रक्षा के लिए उत्तरदायी बनाता है। हालाँकि, डेटा की संवेदनशीलता के कारण, कोई भी डेटा उल्लंघन संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता और सुरक्षा को नुकसान पहुंचा सकता है।

सार्वजनिक, निजी और व्यक्तिगत एआई की तुलना करना

एआई को सार्वजनिक एआई, निजी एआई और व्यक्तिगत एआई में वर्गीकृत करना हमें इष्टतम प्रदर्शन, पहुंच, डेटा सुरक्षा और उपयोगकर्ता गोपनीयता बनाए रखते हुए विशिष्ट कार्यों को हल करने में एआई लागू करने में सक्षम बनाता है। आसान तुलना के लिए यहां एक तालिका दी गई है:

एआई को वर्गीकृत करने का महत्व

सार्वजनिक एआई, निजी एआई और व्यक्तिगत एआई के बीच अंतर को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि ये श्रेणियां दर्शाती हैं कि हम अपने दैनिक जीवन में एआई का उपयोग कैसे करते हैं। यह हमें व्यक्तियों और संगठनों की गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए कुछ कानून और नियम बनाने में भी मदद करता है। इन भेदों के बिना, ऐसे नियमों को लागू करना कठिन होगा, जिसके परिणामस्वरूप कंपनियां उपयोगकर्ता डेटा का दुरुपयोग कर सकती हैं, व्यावसायिक व्यापार रहस्यों को लीक कर सकती हैं, या यहां तक ​​कि एआई लोकतंत्रीकरण की मृत्यु भी हो सकती है।