नई दिल्ली: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एजेंट बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की तुलना में अधिक प्रभावी उपकरण हो सकते हैं जेनएआई अनुप्रयोगड्राइव करने के लिए नई संभावनाओं को खोलना उद्यम उत्पादकता और कार्यक्रम वितरण के माध्यम से व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालनब्रिटिश पेशेवर सेवा फर्म डेलॉइट ने एक अध्ययन में कहा।
अध्ययन में कहा गया है कि एआई एजेंट की सहायता से, जिन मामलों को पहले जेनएआई के लिए बहुत जटिल माना जाता था, उन्हें अब सुरक्षित और प्रभावी तरीके से बड़े पैमाने पर सक्षम किया जा सकता है।
परिभाषा के अनुसार, एआई एजेंट एक स्वायत्त बुद्धिमान प्रणाली है जो अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करने, डेटा एकत्र करने और मानव हस्तक्षेप के बिना कार्य करने के लिए एआई तकनीकों का उपयोग करती है।
जनरल एआई और के बीच अंतर समझाते हुए एआई एजेंटअध्ययन में कहा गया है कि विशिष्ट एलएलएम-संचालित चैटबॉट में आमतौर पर मल्टीस्टेप संकेतों को समझने की सीमित क्षमता होती है।
“वे (एलएलएम या जनरल एआई) पारंपरिक अनुप्रयोगों के “इनपुट-आउटपुट” प्रतिमान के अनुरूप हैं।
और जब कोई अनुरोध प्रस्तुत किया जाता है जिसे कई छोटे कार्यों में विभाजित किया जाना चाहिए तो भ्रमित हो सकते हैं। उन्हें अनुक्रमों पर तर्क करने में भी संघर्ष करना पड़ता है, जैसे रचनात्मक कार्य जिनमें लौकिक और पाठ्य संदर्भों पर विचार करने की आवश्यकता होती है। छोटे भाषा मॉडल (एसएलएम) का उपयोग करते समय ये सीमाएँ और भी अधिक स्पष्ट होती हैं, क्योंकि वे डेटा की छोटी मात्रा पर प्रशिक्षित होते हैं, आमतौर पर बेहतर कम्प्यूटेशनल लागत और गति के पक्ष में ज्ञान की गहराई और/या आउटपुट की गुणवत्ता का त्याग करते हैं,” यह कहा .
अध्ययन में कहा गया है कि GenAI के उपयोग के मामले ज्यादातर स्टैंडअलोन अनुप्रयोगों तक ही सीमित हैं, जैसे ग्राहक के खोज इतिहास के आधार पर वैयक्तिकृत विज्ञापन बनाना और अनुबंधों की समीक्षा करना आदि।
दूसरी ओर, एआई एजेंट अधिक जटिल कार्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए डोमेन और कार्य-विशिष्ट डिजिटल टूल की क्षमताओं का लाभ उठाते हुए सीमाओं को संबोधित करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।
“दीर्घकालिक मेमोरी से लैस एआई एजेंट ग्राहक और घटक की बातचीत को याद रख सकते हैं – जिसमें ईमेल, चैट सत्र और फोन कॉल शामिल हैं – डिजिटल चैनलों पर, व्यक्तिगत सिफारिशों को लगातार सीखते और समायोजित करते हैं। यह विशिष्ट एलएलएम और एसएलएम के विपरीत है, जो अक्सर सीमित होते हैं सत्र-विशिष्ट जानकारी के लिए,” सूडी कहते हैं।
अध्ययन में आगे कहा गया है कि जहां व्यक्तिगत एआई एजेंट मूल्यवान संवर्द्धन की पेशकश कर सकते हैं, वहीं एकल एआई एजेंटों की सीमाओं को देखते हुए व्यवसायों को मल्टीएजेंट एआई सिस्टम की भी आवश्यकता होती है।
हालाँकि, अध्ययन में कहा गया है कि एआई एजेंट नए जोखिम भी पेश करते हैं जिनके लिए मजबूत सुरक्षा और शासन संरचनाओं की आवश्यकता होती है।
इसमें कहा गया है, “एआई में संभावित पूर्वाग्रह एक महत्वपूर्ण जोखिम है। एल्गोरिदम और प्रशिक्षण डेटा, जो असमान निर्णय ले सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एआई एजेंट संवेदनशील जानकारी और डेटा अखंडता से समझौता करते हुए डेटा उल्लंघनों और साइबर हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं।”
