चैटजीपीटी के साथ एक व्यावहारिक प्रयोग बढ़ते उद्यम विचार पर प्रकाश डालता है: एआई को स्थानीय रूप से चलने वाले कोड लिखने देना क्लाउड-आधारित एआई सेवाओं पर संवेदनशील फ़ाइलों को अपलोड करने से अधिक सुरक्षित हो सकता है। दृष्टिकोण दर्शाता है कि कैसे व्यवसाय डेटा नियंत्रण का त्याग किए बिना उत्पादकता के लिए बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठा सकते हैं, एक चिंता जो तेजी से प्रासंगिक है क्योंकि कंपनियां सुरक्षा नीतियों के साथ एआई अपनाने को संतुलित करती हैं।
ओपनएआई ChatGPT ने अभी-अभी एक अप्रत्याशित विश्वास परीक्षण पास किया है – संवेदनशील फ़ाइलों को सीधे संभालकर नहीं, बल्कि इसे स्थानीय रूप से करने के लिए सॉफ़्टवेयर लिखकर। द्वारा प्रलेखित एक हालिया व्यावहारिक प्रयोग ZDNet एक ऐसे उपयोग पैटर्न को प्रदर्शित करता है जो उद्यम परिवेश में चुपचाप लोकप्रियता हासिल कर रहा है: अपने वास्तविक डेटा पर भरोसा करने के बजाय उपकरण उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करना।
आधार काफी सरल लगता है. चैटजीपीटी पर एक पीडीएफ अपलोड करने और उसे संपादन करने के लिए कहने के बजाय – जिसके लिए संभावित रूप से संवेदनशील दस्तावेज़ भेजने की आवश्यकता होती है ओपनएआई सर्वर – उपयोगकर्ता ने एआई से एक पायथन-आधारित पीडीएफ संपादक लिखने के लिए कहा जो पूरी तरह से उनकी स्थानीय मशीन पर चलता है। परिणाम काम आया, और इसने तेजी से काम किया।
जो चीज़ इसे उल्लेखनीय बनाती है वह स्वयं पीडीएफ संपादक नहीं है। यह कार्यप्रणाली है. जैसे-जैसे कंपनियां एआई को वर्कफ़्लो में एकीकृत करने के लिए दौड़ती हैं, वे डेटा गवर्नेंस नीतियों से टकरा रही हैं जो गोपनीय फ़ाइलों को तृतीय-पक्ष सेवाओं पर अपलोड करने पर रोक लगाती हैं। माइक्रोसॉफ्ट, गूगलऔर अन्य एंटरप्राइज़ खिलाड़ियों ने ऑन-प्रिमाइस और निजी क्लाउड एआई तैनाती के साथ प्रतिक्रिया दी है, लेकिन वे भारी बुनियादी ढांचे की लागत के साथ आते हैं।
यह DIY दृष्टिकोण एक मध्य मार्ग प्रदान करता है। चैटजीपीटी कभी भी उपयोगकर्ता की फ़ाइलों को नहीं देखता – यह केवल उनमें हेरफेर करने के लिए कोड उत्पन्न करता है। संवेदनशील डेटा को उपयोगकर्ता के नियंत्रण में रखते हुए, वास्तविक दस्तावेज़ प्रसंस्करण स्थानीय रूप से होता है। उन उद्यमों के लिए जो पहले से ही एआई अपनाने की नीतियों से जूझ रहे हैं, यह पैटर्न अनुपालन लाल झंडे को ट्रिगर किए बिना उत्पादकता लाभ को अनलॉक कर सकता है।
प्रयोग यह भी रेखांकित करता है कि कितनी तेजी से बड़े भाषा मॉडल कोडिंग सहायक के रूप में विकसित हुए हैं। के अनुसार GitHub का नवीनतम डेवलपर सर्वेक्षण92% डेवलपर्स अब नियमित रूप से एआई कोडिंग टूल का उपयोग करते हैं, जो केवल 18 महीने पहले 55% से अधिक है। लेकिन इसका अधिकांश उपयोग कोड जनरेशन और डिबगिंग पर केंद्रित है, प्रत्यक्ष डेटा हेरफेर पर नहीं।
ओपनएआई चैटजीपीटी में फ़ाइल प्रबंधन के चारों ओर महत्वपूर्ण रेलिंग बनाई गई है, जिसमें डेटा प्रतिधारण नीतियां और एंटरप्राइज़ नियंत्रण शामिल हैं। लेकिन कॉर्पोरेट सुरक्षा टीमें सतर्क रहती हैं। ए हालिया गार्टनर रिपोर्ट पाया गया कि 67% आईटी नेता डेटा गोपनीयता को एआई अपनाने में सबसे बड़ी बाधा बताते हैं, जो सटीकता या लागत के बारे में चिंताओं से कहीं अधिक है।
पीडीएफ संपादक प्रयोग उस चिंता को उलट देता है। यह पूछने के बजाय कि “क्या हम अपनी फ़ाइलों के साथ AI पर भरोसा कर सकते हैं?”, यह पूछता है “क्या हम हमारी फ़ाइलों को संभालने वाले सॉफ़्टवेयर लिखने के लिए AI पर भरोसा कर सकते हैं?” भेद मायने रखता है. कोड की समीक्षा, परीक्षण और ऑडिट किया जा सकता है। यह नियंत्रित वातावरण में चलता है. और एक बार जेनरेट होने के बाद, इसे बाहरी सेवाओं के लिए चल रही एपीआई कॉल की आवश्यकता नहीं होती है।
यह सिर्फ सैद्धांतिक नहीं है. कई उद्यम पहले से ही समान पैटर्न लागू कर रहे हैं। बिक्री बल मॉडल प्रशिक्षण के लिए ग्राहक डेटा को उजागर किए बिना आंतरिक उपकरण बनाने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए कोड जनरेशन सुविधाओं के साथ आइंस्टीन कोपायलट को हाल ही में लॉन्च किया गया है। अमेज़न वेब सेवाएँ कोडव्हिस्परर को समान गोपनीयता गारंटी प्रदान करता है।
बेशक, दृष्टिकोण की सीमाएँ हैं। उपयोगकर्ताओं को पायथन स्क्रिप्ट चलाने या यह समझने के लिए पर्याप्त तकनीकी साक्षरता की आवश्यकता है कि जेनरेट किया गया कोड वास्तव में क्या करता है। रखरखाव का भी सवाल है – एआई-लिखित उपकरण समर्थन अनुबंध या सुरक्षा पैच के साथ नहीं आते हैं। और जटिल उद्यम अनुप्रयोगों के लिए, यह विधि शीघ्र ही अव्यावहारिक हो जाती है।
लेकिन नियमित स्वचालन कार्यों के विशाल मध्य मैदान के लिए – पीडीएफ हेरफेर, डेटा फ़ॉर्मेटिंग, फ़ाइल रूपांतरण – एआई-जनित स्थानीय उपकरण एक महत्वपूर्ण अंतर को भर सकते हैं। वे क्लाउड-आधारित प्रसंस्करण के डेटा एक्सपोज़र के बिना एआई सहायता की गति और सुविधा प्रदान करते हैं।
ओपनएआई इस उद्देश्य के लिए चैटजीपीटी को स्पष्ट रूप से एक कोड जनरेशन टूल के रूप में तैनात नहीं किया गया है, लेकिन उपयोग पैटर्न से पता चलता है कि डेवलपर्स इसे स्वयं ही समझ रहे हैं। हालाँकि, कंपनी के एपीआई उपयोग डेटा से पता चलता है कि कोड-संबंधी संकेत साल-दर-साल 340% बढ़े हैं ओपनएआई विशिष्ट उपयोग के मामलों को सार्वजनिक रूप से उजागर नहीं करता है।
ZDNet प्रयोग वास्तव में व्यावहारिक AI साक्षरता की परिपक्वता को प्रदर्शित करता है। शुरुआती अपनाने वाले “वाह, एआई मेरा काम कर सकता है” चरण से आगे बढ़ रहे हैं और अधिक सूक्ष्म सोच में हैं कि एआई कहां मूल्य जोड़ता है और कहां जोखिम लाता है। उत्तर तेजी से इस तरह दिखता है: एआई कोड लिखता है, आपकी मशीन इसे चलाती है।
एआई को प्रत्यक्ष सेवा के रूप में उपयोग करने से लेकर इसे कोड जनरेटर के रूप में उपयोग करने का बदलाव उद्यम एआई अपनाने में व्यावहारिक विकास का प्रतिनिधित्व करता है। यह हर उपयोग के मामले को हल नहीं करता है या सभी सुरक्षा चिंताओं को खत्म नहीं करता है, लेकिन यह उन संगठनों के लिए एक रास्ता खोलता है जिन्हें डेटा नियंत्रण से समझौता किए बिना एआई उत्पादकता की आवश्यकता होती है। चूँकि कंपनियाँ नवप्रवर्तन और शासन के बीच तालमेल बिठाना जारी रखती हैं, इसलिए इस हाइब्रिड दृष्टिकोण को और अधिक देखने की उम्मीद है – एआई निर्माण के लिए लूप में है, लेकिन निष्पादन के लिए लूप से बाहर है। सबसे स्मार्ट एआई रणनीति सबसे अत्याधुनिक नहीं हो सकती है, लेकिन वह जो वास्तव में आपकी सुरक्षा टीम से आगे निकल जाती है।
