अभी उत्पादन लाइन से बाहर चल रही कारें पुराने विचारों से भरी हुई हैं। शुरुआत से अंत तक, एक नए वाहन के निर्माण में पांच साल या उससे अधिक समय लग सकता है – जो कि कई स्वादों, राजनीति और गैस की कीमतों में बदलाव के लिए काफी समय है। यही कारण है कि कार निर्माता मॉडल-निर्माण से लेकर विंड-टनलिंग तक प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को गति देने में एआई की क्षमता को लेकर इतने उत्साहित हैं। एलएलएम हमारे कामकाज के तरीके को बदलने के लिए तैयार हो सकते हैं।
पर का यह एपिसोड द वर्जकास्टऑटोमोटिव और तकनीकी पत्रकार (और अक्सर कगार योगदानकर्ता) टिम स्टीवंस बताता है कि कार कंपनियां एआई को कैसे अपना रही हैं, और विकास में तेजी लाना इतनी बड़ी बात क्यों हो सकती है। वह हमें यह भी बताते हैं कि भले ही कार कंपनियां कसम खाती हैं कि वे इंसानों की जगह एआई को लाने की योजना नहीं बना रही हैं, हमें इस बात की चिंता होनी चाहिए कि जब कार कंपनियां इंसानों की जगह एआई का इस्तेमाल करेंगी तो क्या होगा। इस परिवर्तन के अंत में, क्या AI मॉडल यह तय करेंगे कि हम कौन सी कार चलाएँ? और वे क्या चुन सकते हैं? वह भविष्य एक रास्ता है, लेकिन अभी इसके बारे में सोचने लायक है।
इसके बाद, द वर्जएआई की सबसे बड़ी कहानियों को जानने के लिए हेडन फील्ड शो में शामिल हुए। क्लाउड कोड और कोडेक्स एआई कोडिंग वर्चस्व के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं; एंथ्रोपिक या तो अमेरिकी सरकार में वापस आ गया है या नहीं है, और यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि इसका कितना महत्व है; OpenAI पर वाइब्स थोड़ी बेहतर हैं लेकिन फिर भी बढ़िया नहीं हैं; एजीआई मर चुका है, हो सकता है। एआई उद्योग के बारे में कुछ भी कभी स्थिर नहीं होता है, इसलिए हमारे पास चर्चा करने के लिए बहुत कुछ है।
अंत में, हेडन वेर्जकास्ट हॉटलाइन (866-VERGE11 पर कॉल करें या Vergecast@theverge.com पर ईमेल करें!) के एक सवाल का जवाब देने के लिए रुके हैं, जिसमें कंपनियों द्वारा बड़ी संख्या में कर्मचारियों की छंटनी और इसका कारण “एआई दक्षता” को बताया गया है। क्या ये छँटनी सचमुच AI के बारे में हैं? कभी-कभी। की तरह।
यदि आप इस एपिसोड में चर्चा की गई हर चीज़ के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो आरंभ करने के लिए यहां कुछ लिंक दिए गए हैं:
