लेखक: बॉक्सू ली

जब मैकरॉन ने इस गर्मी में जिसे वह दुनिया का पहला "पर्सनल एजेंट" कहता है, पेश किया, तो यह सिर्फ एक और ऑफिस असिस्टेंट लॉन्च नहीं कर रहा था। यह हमारे जीवन में AI की भूमिका के लिए एक नए दृष्टिकोण की ओर इशारा कर रहा था - जो व्यक्तिगत अनुभवों पर केंद्रित है, न कि कार्यस्थल पर। वर्षों से, AI का मूल्य मुख्य रूप से स्प्रेडशीट्स और स्टॉपवॉच में मापा गया है: यह कितने घंटे बचा सकता है? यह कितना उत्पादन स्वचालित कर सकता है? अब, एक नया प्रतिमान उभर रहा है। इसे "अनुभव AI" कहा गया है, यह दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धिमत्ता को दैनिक जीवन के साथी के रूप में पुनर्कल्पित करता है, न कि केवल काम के लिए एक उपकरण। अनुभव AI के युग में, सफलता का माप समृद्ध अनुभवों, व्यक्तिगत विकास, और कल्याण में होता है – जो मापने में कठिन होते हैं, फिर भी मात्र उत्पादकता से कहीं अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

उत्पादकता का जाल: AI के प्रारंभिक मूल्य मेट्रिक्स

असंख्य एआई इंटेलिजेंस मेट्रिक्स

जब से एआई ने कार्यालयों और ऐप्स में अपनी जगह बनानी शुरू की है, हम उत्पादकता मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। प्रारंभिक एआई सहायक और चैटबॉट्स समय बचाने और दक्षता बढ़ाने के वादों पर बेचे गए थे। क्या चैटबॉट ने ग्राहक प्रश्नों को इंसान से तेज़ी से संभाला? क्या कोड-जेनरेशन टूल ने एक इंजीनियर को 30% तेज़ कोड लिखने में मदद की? ऐसे प्रश्न हमारे एआई की "मूल्य" की समझ को प्रभावित करते रहे हैं। उत्पादकता एआई, जिसे एक शक्ति गुणक के रूप में देखा जा सकता है, आउटपुट के लिए बुद्धिमत्ता को बढ़ाने का काम करता है - अधिक ईमेल का जवाब दिया गया, अधिक कोड की पंक्तियाँ लिखी गईं, आपकी टू-डू सूची से अधिक कार्यों को पूरा किया गया।

ये मैट्रिक्स कार्यस्थलों में समझ में आए, जहां दक्षता का राज था। फिर भी, उन्होंने एक संकीर्ण दृष्टिकोण भी बनाया। हर मूल्यवान चीज़ को प्रति घंटे कार्यों में नहीं गिना जा सकता। केवल अल्पकालिक दक्षता पर ध्यान केंद्रित करने से, हम उन गहरे तरीकों को नजरअंदाज कर सकते हैं जिनसे AI हमारे जीवन को बेहतर बना सकता है। इसके अलावा, केवल उत्पादकता के संदर्भ में AI के प्रभाव को मापना अपने ही शर्तों पर मुश्किल साबित हुआ है। अर्थशास्त्रियों और विश्लेषकों का कहना है कि पारंपरिक तरीकों से AI का उत्पादकता पर प्रभाव मापना कठिन है – कुछ सुधार सूक्ष्म या दीर्घकालिक होते हैं, और कभी-कभी AI उपकरण दक्षताओं के साथ नई जटिलताएँ भी पेश करते हैं। संक्षेप में, AI की "उत्पादकता ROI" मायावी हो सकती है और मूल्य की पूरी तस्वीर को पकड़ने में असफल हो सकती है।

अनुभव बनाम दक्षता: एक नई AI परिप्रेक्ष्य

अब उत्पादकता AI से "अनुभव AI" की ओर एक बदलाव हो रहा है। इस सवाल के बजाय कि AI हमें तेजी से काम करने में कैसे मदद कर सकता है, इनोवेटर्स पूछ रहे हैं कि AI हमें बेहतर जीवन जीने में कैसे मदद कर सकता है। अनुभव AI शब्द कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक व्यापक महत्वाकांक्षा को दर्शाता है: हमारे दैनिक अनुभवों, व्यक्तिगत संबंधों और व्यक्तिगत विकास की गुणवत्ता को बढ़ाना। मैकरॉन AI का लॉन्च इस बदलाव का उदाहरण है। कंपनी अपने व्यक्तिगत एजेंट को "एक साथी के रूप में वर्णित करती है जो आपके व्यक्तित्व, प्राथमिकताओं और आदतों को समझता है ताकि दैनिक जीवन का समर्थन कर सके" – "उत्पादकता AI से व्यक्तिगत अनुभवों को समृद्ध करने की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव" को चिह्नित करते हुए।

व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि AI जो केवल निर्देशों पर पाठ या उत्तर उत्पन्न करने से परे जाता है। एक सच्चा व्यक्तिगत AI वह हो सकता है जो आपकी पसंद, आपकी चुनौतियाँ याद रखता हो, और उन क्षेत्रों में सक्रिय रूप से मदद करता हो। कल्पना करें एक AI की जो जानता है कि आप फिट होने की कोशिश कर रहे हैं, इसलिए यह आपके लिए एक अनुकूलित वर्कआउट ट्रैकर बनाता है। या एक जो समझता है कि आप तनाव में हैं और एक व्यक्तिगत माइंडफुलनेस अभ्यास सुझाता है। ये सामान्य उत्पादकता बढ़ाने वाले नहीं हैं; ये गहराई से व्यक्तिगत उपकरण हैं जो आपके जीवन के अनुभव को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं - चाहे वह स्वास्थ्य हो, शौक हो, सीखना हो, या रिश्ते।

Macaron का दृष्टिकोण इस बात को उजागर करता है कि यह कैसा दिख सकता है। अंदरूनी तौर पर, यह एक एजेंटिक मेमोरी सिस्टम का उपयोग करता है जो उपयोगकर्ता की पसंद और लक्ष्यों को सीखता है, ताकि यह "सिर्फ यह नहीं याद रखता कि क्या कहा गया था, बल्कि यह भी कि उपयोगकर्ता कौन है" चर्चाओं के दौरान। पहले से निर्मित फ़ंक्शंस की बजाय, यह प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए मिनटों में अनुकूलित "मिनी-ऐप्स" बनाता है। दूसरे शब्दों में, यह सिर्फ मौसम का पूर्वानुमान नहीं देता क्योंकि आपने पूछा – अगर यह जानता है कि आप यात्रा की तैयारी कर रहे हैं, तो यह आपको एक कस्टम वेकेशन प्लानर बना सकता है, या अगर आपने मानसिक स्वास्थ्य के बारे में बात की है, तो एक मूड जर्नल बना सकता है। यह एक-आकार-फिट-सभी सहायकों की तुलना में एक मौलिक रूप से अलग मानसिकता है।

व्यक्तिगत एआई एजेंट वास्तव में क्या है?

यह स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है कि हम व्यक्तिगत एआई एजेंट से क्या मतलब रखते हैं। यह वाक्यांश एक ऐसे एआई का इशारा करता है जो आपके हित या आपकी ओर से कार्य करता है, जैसे एक एजेंट, लेकिन आपके लिए व्यक्तिगत रूप से तैयार किया गया है। हमारे पास वर्षों से "व्यक्तिगत सहायक" जैसे सिरी और एलेक्सा रहे हैं, लेकिन वे काफी हद तक सामान्य और उपयोगितावादी बने रहे हैं - वे टाइमर सेट करते हैं, सामान्य ज्ञान के सवालों के जवाब देते हैं, स्मार्ट लाइट्स ऑन करते हैं। अनुभव एआई युग में कल्पित एक व्यक्तिगत एजेंट अधिक महत्वाकांक्षी है। यह व्यक्तिगत पूर्ण अर्थ में है: प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अद्वितीय, उनके साथ विकसित होता है, और केवल उनके तत्काल आदेशों के बजाय व्यक्ति के जीवन की समग्रता से संबंधित होता है।

• संबंध और स्मृति: एक व्यक्तिगत एजेंट उपयोगकर्ता के साथ चल रहा संबंध बनाता है। यह हर इंटरैक्शन से सीखता है। उदाहरण के लिए, मैकरॉन की प्रणाली को सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया है ताकि यह उपयोगकर्ता के संदर्भ की दीर्घकालिक स्मृति विकसित कर सके, जिससे यह याद रख सके कि आप सुबह की वर्कआउट पसंद करते हैं, या कि आप एक हाफ-मैराथन की तैयारी कर रहे हैं, भले ही ये विवरण हफ्तों पहले बताए गए हों। यह दीर्घकालिक स्मृति वास्तविक व्यक्तिगत सेवा का आधार बनाती है।
• ऑन-डिमांड टूलमेकिंग: बातचीत से परे, एक व्यक्तिगत एजेंट आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए मांग पर वास्तविक उपकरण या सामग्री उत्पन्न कर सकता है। मैकरॉन के मामले में, यह "व्यक्तिगत आवश्यकताओं का तुरंत उत्तर देने वाले वास्तविक उपकरणों की ऑन-डिमांड जनरेशन" की बात करता है। उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि यह चैट के दौरान एक कस्टम फिटनेस ट्रैकर ऐप से लेकर एक यात्रा यात्रा योजना तक कुछ भी तैयार कर सकता है। मुख्य बात यह है कि यह प्री-प्रोग्राम्ड कौशलों तक सीमित नहीं है - यह आपके लिए अनुकूलित समाधान ईजाद करता है।
• सुधार का मार्गदर्शन: महत्वपूर्ण बात यह है कि एक व्यक्तिगत एआई एजेंट सिर्फ हां-उत्तर देने के लिए नहीं है। डिज़ाइन दर्शन सकारात्मक व्यवहार परिवर्तन के मार्गदर्शन पर जोर देता है। व्यवहार में, इसका मतलब यह हो सकता है कि एआई आपको आपके लक्ष्यों की ओर धीरे-धीरे प्रेरित करता है: यह आपको याद दिला सकता है कि आपने महीने के लिए वह पढ़ाई का लक्ष्य क्यों निर्धारित किया था, आपकी प्रगति का जश्न मना सकता है, या एक स्मार्ट आदत का सुझाव दे सकता है। आपके लिए सब कुछ करने के बजाय, यह आपके जीवन को सुधारने के लिए आपके साथ मिलकर काम करता है, लगभग जैसे कि एक कोच या सहायक मित्र।

यह दृष्टिकोण उन सरल उत्पादकता चैटबॉट्स के विपरीत है जो केवल दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह आपके लिए काम करने के बारे में नहीं है; यह आपको अपने जीवन में अधिक संतोषजनक काम (और खेल) करने के लिए सशक्त बनाने के बारे में है। मैकरॉन के शब्दों में, इसका उद्देश्य "एक स्मृति बैंक, एक प्रोग्रामर और एक साथी" बनना है जो आपके जीवन को समृद्ध करने के लिए जो भी आवश्यक हो, उसमें विकसित हो। यह एक बड़ा काम है – प्रभावी रूप से एक एआई जो कई भूमिकाएं निभा सकता है, विचार-विमर्श से लेकर सॉफ़्टवेयर डेवलपर तक, जो केवल एक व्यक्ति के लिए अनुकूलित है: आप।

अमाप्य का मापन: कार्य मेट्रिक्स से परे मूल्य

अगर व्यक्तिगत एजेंट और अनुभव AI सफल होते हैं, तो हमें कैसे पता चलेगा? यह सवाल मुश्किल है क्योंकि हम ऐसे क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं, जो आसानी से संख्यात्मक नहीं किया जा सकता। पारंपरिक मापदंड जैसे प्रति घंटे पूर्ण किए गए कार्य या लागत बचत यह नहीं बता पाएंगे कि AI ने किसी को कितना खुश या स्वस्थ बनाया है। हमें AI के प्रभाव के बारे में सोचने के नए तरीके चाहिए:

• सशक्तिकरण और स्वायत्तता: एक शोध निष्कर्ष यह है कि लोग AI से व्यक्तिगत मूल्य प्राप्त करते हैं जब यह उनकी क्षमता, स्वायत्तता और संबंधितता की भावना को बढ़ाता है। दूसरे शब्दों में, क्या आपका AI एजेंट आपको चीजों को संभालने में अधिक सक्षम महसूस कराता है, जीवन पर अधिक नियंत्रण देता है और दूसरों से अधिक जुड़ाव महसूस कराता है? ये मनोवैज्ञानिक कारक, आत्मनिर्धारण सिद्धांत से लिए गए हैं, जो भलाई से गहराई से जुड़े हैं। एक AI जो उपयोगकर्ता को एक नई कौशल प्राप्त करने या व्यक्तिगत प्रतिबद्धता को निभाने में मदद करता है, वह इन अमूर्त मापदंडों पर उच्च स्कोर कर सकता है।
• व्यवहारिक परिणाम: हम उपयोगकर्ता के जीवन में वास्तविक-world परिणामों को देख सकते हैं। क्या व्यक्तिगत AI ने किसी को एक स्वस्थ दिनचर्या स्थापित करने या उनकी नींद के शेड्यूल को सुधारने में मदद की? उदाहरण के लिए, यदि एक AI-जनित फिटनेस ऐप एक व्यक्ति को पहली बार सप्ताह में तीन बार नियमित रूप से व्यायाम करने के लिए प्रेरित करता है, तो यह एक ठोस जीवन सुधार है (भले ही यह काम में "उत्पादकता" के आँकड़े के रूप में दिखाई न दे)। व्यवहार परिवर्तन - जैसे कि स्वस्थ खाना, नियमित रूप से सीखना, या तनाव को बेहतर तरीके से प्रबंधित करना - एक मूल्यवान परिणाम है, हालांकि इसे लाभ के बजाय व्यक्तिगत मील के पत्थर में मापा जाता है।
• भावनात्मक कल्याण और संतोष: उपयोगकर्ता संतोष सर्वेक्षण और कल्याण आकलन AI के प्रभाव की ओर संकेत कर सकते हैं। क्या AI के साथ बातचीत करने से लोग समर्थित और खुश महसूस करते हैं, या यह उन्हें निराश करता है? यहाँ सावधानी बरतना महत्वपूर्ण है: संतोष सिर्फ AI की व्यक्तित्व के बारे में नहीं है बल्कि समग्र जीवन के बारे में है। यदि एक व्यक्तिगत AI उपयोगकर्ता की चिंता को उनके अराजक शेड्यूल को संगठित करके कम करता है, तो यह स्वयं-रिपोर्टेड भलाई में सुधार को दर्शा सकता है। कुछ कंपनियां उपयोगकर्ता की मूड प्रवृत्तियों (सहमति के साथ) को ट्रैक भी कर सकती हैं ताकि यह देखा जा सके कि AI के हस्तक्षेप मूड या तनाव स्तर में सुधार के साथ मेल खाते हैं या नहीं।

यह स्वीकार करना होगा कि यह मापदंड मापना कठिन है। इसमें समय-समय पर प्रश्नावली या स्वैच्छिक डेटा ट्रैकिंग शामिल हो सकता है। लेकिन सिर्फ इसलिए कि कुछ मापना कठिन है, इसका मतलब यह नहीं कि वह वास्तविक नहीं है। हम उसी का माप करते हैं जिसे हम महत्व देते हैं; शायद अब समय आ गया है कि हम उन चीजों को महत्व दें जो वास्तव में मानव जीवन को सुधारती हैं, न कि सिर्फ कार्यालय के परिणामों को। इसलिए, भविष्य-दृष्टि वाले AI डिज़ाइनर अब "कोमल" सफलता के मापदंड शामिल करना शुरू कर रहे हैं - जैसे कि यह गिनना कि कितनी बार AI का सुझाव उपयोगकर्ता को ऑफ़लाइन गुणवत्ता समय बिताने की ओर ले जाता है, न कि कितने मिनट उपयोगकर्ता AI के साथ संलग्न होता है।

यहां तक कि व्यावसायिक संदर्भों में भी, यह मान्यता बढ़ रही है कि AI का सबसे बड़ा लाभ अनुभव सुधार में हो सकता है। उदाहरण के लिए, बेहतर ग्राहक संतोष और वफादारी को अब उत्पादकता लाभों के साथ महत्वपूर्ण मापदंड के रूप में देखा जाता है। इसी तरह, व्यक्तिगत AI के लिए, "ग्राहक" व्यक्ति का अपना जीवन है: जो संतोष और समृद्धि वे प्राप्त करते हैं।

AI साथी के जाल से बचना

जैसे ही हम अनुभव एआई को अपनाते हैं, हमें एक उचित सवाल का भी सामना करना पड़ता है: क्या एआई साथी पर भरोसा करना वास्तव में हमारे लिए अच्छा है? कुछ लोगों के लिए, साथी के रूप में एआई का विचार लाल झंडे उठाता है। आलोचकों ने चेताया है कि चैटबॉट असली दोस्त नहीं होते - वे खुश करने के लिए प्रोग्राम किए जाते हैं और उनमें वास्तविक सहानुभूति की कमी होती है, जो हमारे सामाजिक आदतों को प्रभावित कर सकता है। वास्तव में, हालिया शोध में पाया गया कि एआई साथियों के भारी उपयोग का संबंध कम स्वयं-रिपोर्टेड भलाई के साथ है। जो लोग अक्सर चैटबॉट "दोस्तों" की ओर मुड़ते हैं, वे अधिक अकेला महसूस करते हैं और जीवन से कम संतुष्ट होते हैं (हालांकि यह स्पष्ट नहीं है कि एआई का उपयोग उन भावनाओं का कारण था या यह पहले से ही संघर्ष कर रहे लोगों के लिए केवल एक आश्रय था)।

ये निष्कर्ष इस बात को रेखांकित करते हैं कि हर व्यक्तिगत AI समान नहीं होता। एक खराब डिज़ाइन किया गया AI जो उपयोगकर्ताओं को अंतहीन छद्म-सामाजिक इंटरैक्शन में फंसाने की कोशिश करता है, वास्तव में अधिक नुकसान पहुंचा सकता है। अनुभव AI आंदोलन इन खतरों से बचने का लक्ष्य रखता है। उद्देश्य मानव कनेक्शन को बदलना या अलगाव को प्रोत्साहित करना नहीं है, बल्कि वास्तविक जीवन को बढ़ाना और समृद्ध करना है। उदाहरण के लिए, Macaron का दर्शन "ऐसे इंटरैक्शन जो व्यवहारिक परिवर्तन का मार्गदर्शन करते हैं" इसका संकेत देता है – AI सिर्फ भावनात्मक पुष्टि की पेशकश नहीं कर रहा है; यह आपको सकारात्मक कार्रवाई की ओर ऑफ़लाइन प्रेरित करने की कोशिश कर रहा है। यदि आप Macaron को बताते हैं कि आप उदास महसूस कर रहे हैं, तो यह न केवल सहानुभूति के साथ जवाब दे सकता है, बल्कि बाहर टहलने या किसी मित्र को कॉल करने का सुझाव भी दे सकता है, शायद यह भी आपकी दिनचर्या में उसे शेड्यूल करने में मदद कर सकता है।

व्यक्तिगत एआई एजेंटों के डिज़ाइनर इन नैतिक डिज़ाइन विकल्पों के प्रति तेजी से जागरूक हो रहे हैं। जैसा कि एक एआई नैतिकता रिपोर्ट में कहा गया है, डेवलपर्स को ऐसे बॉट बनाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो मानव-से-मानव संबंधों और व्यक्तिगत विकास को मजबूत करें, बजाय निर्भरता को बढ़ावा देने के। ठोस रूप से, इसका मतलब हो सकता है कि उपयोगकर्ता को किसी लक्ष्य में एक असली दोस्त को शामिल करने के लिए प्रोत्साहित करना (जैसे एक मित्र को एक साथ फिटनेस मिनी-ऐप का उपयोग करने के लिए आमंत्रित करना), या प्रगति का जश्न मनाना जिससे उपयोगकर्ता अपने प्रियजनों के साथ साझा कर सके। एक एआई एजेंट को आदर्श रूप से बेहतर अनुभवों का पुल होना चाहिए, न कि उपयोगकर्ता को एक डिजिटल बुलबुले में अलग करने वाली बाधा।

व्यक्तिगत एआई के युग में सफलता को पुनः परिभाषित करना

जैसे ही हम इस अनुभव AI युग की दहलीज पर खड़े हैं, यह सोचने लायक है कि प्रौद्योगिकी के प्रति हमारी मानसिकता कैसे विकसित हो रही है। हमने कंप्यूटरों से शुरुआत की जो गणनाओं को तेज करते थे, फिर सॉफ्टवेयर आया जिसने कार्यालय उत्पादकता को बढ़ाया, और अब AI है जो व्यक्तिगत अनुभवों को बढ़ाने का वादा करता है। प्रत्येक बदलाव ने हमें सफलता की अपनी परिभाषा को अपडेट करने की मांग की है। इस नए युग में, AI के लिए सफलता को उन क्षणों और परिणामों में मापा जा सकता है जो गहराई से मानवीय हैं:

• क्या किसी AI एजेंट ने किसी को उनके नजरअंदाज किए हुए शौक में फिर से खुशी खोजने में मदद की?
• क्या इसने किसी की सेहत या खुशी को बेहतर बनाने वाली आदत को प्रोत्साहित किया?
• क्या यह किसी व्यक्ति के लिए इतनी सहजता से अनुकूलित हुआ कि इसके साथ बातचीत करना एक पुराने दोस्त से बात करने जितना स्वाभाविक लगा - जो आपको वास्तव में "समझता" है?

ये टेक प्रोडक्ट्स के सामान्य KPI नहीं हैं, बल्कि वे ऐसे मेट्रिक्स हैं जो तब मायने रखते हैं जब टेक्नोलॉजी को दैनिक जीवन के ताने-बाने में एकीकृत किया जाता है। ऐसा AI जो इन चीजों को प्राप्त कर सकता है, एक अलग तरह का ROI देता है: जो जीवन की गुणवत्ता में मापा जाता है, न कि केवल आउटपुट की मात्रा में।

इसलिए यह उपयुक्त है कि मैकरॉन की लॉन्च घोषणा ने स्पष्ट रूप से यह महत्वाकांक्षा व्यक्त की कि 「AI क्या हो सकता है इसका पुनर्परिभाषण — न कि केवल कार्य के लिए एक उपकरण, बल्कि जीवन के लिए एक साथी」। AI के उद्देश्य की इस पुनर्व्याख्या के साथ चुनौतियाँ आती हैं, तकनीकी बाधाओं से (जैसे कि AI का निर्माण जो मानव जीवन की जटिलता को संभाल सकता है) लेकर दार्शनिक चुनौतियाँ (जैसे कि यह सुनिश्चित करना कि ऐसा AI सीमाओं और नैतिकता का सम्मान करता है)। लेकिन यह अपार वादे के साथ भी आता है।

एक ऐसी दुनिया में जहाँ हम अक्सर जानकारी और कार्यों से अभिभूत महसूस करते हैं, एक व्यक्तिगत AI जो वास्तव में हमें समझता है और समर्थन करता है, परिवर्तनकारी हो सकता है। ऐसे AI का मूल्य किसी उत्पादकता रिपोर्ट में नहीं मिलेगा - यह हमारे भीतर, बेहतर दिनों और अधिक संतोषजनक जीवन में मिलेगा। इसे प्राप्त करने के लिए AI से हमारी अपेक्षाओं का विस्तार करना और उसे कैसे आँकना है, यह आवश्यक होगा। इसका मतलब है कि हमें असेंबली लाइन की भाषा से कम और मानव कल्याण की भाषा से अधिक उधार लेना होगा।

अर्नेस्ट हेमिंग्वे ने एक बार कहा था, "किसी लक्ष्य की ओर यात्रा करना अच्छा है; लेकिन अंत में, यात्रा ही मायने रखती है।" हो सकता है कि Experience AI की सफलता केवल अंत (कार्य पूरे) में नहीं, बल्कि यात्रा में मापी जाएगी - वह समृद्ध, खुशहाल, अधिक सशक्त यात्रा जो AI साथी हमारे लिए बनाते हैं। और अगर यह हमारी मापदंड बन जाए, तो हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वास्तविक मूल्य को मानव संदर्भ में पकड़ सकते हैं: न कि दक्षता, बल्कि अनुभव।