Introduction
क्या आपने कभी सोचा है कि तकनीकी प्रगति के साथ क्या होता है? जब हम पहिया, मानव उड़ान या इंटरनेट के बारे में सोचते हैं, तो हमें याद आता है कि इन सभी के पीछे कई विफलताएँ थीं। आजकल, AI (Artificial Intelligence) भी इस सूची में शामिल हो चुका है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ संभावनाएँ अनंत हैं, लेकिन इसके साथ ही चुनौतियाँ भी हैं। क्या बीमा कंपनियाँ AI का सही तरीके से उपयोग कर रही हैं? आइए इस विषय पर गहराई से चर्चा करें और समझें कि विफलता किस तरह से सीखने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन सकती है।
Full Article
AI का उपयोग करने के लिए बीमा कंपनियों ने बजट तैयार किया है, जैसा कि SAS अनुसंधान में बताया गया है। 2025 में 90% बीमा कंपनियों ने Generative AI के लिए बजट निर्धारित किया है, लेकिन केवल 11% कंपनियाँ ही पूरी तरह से "AI-तैयार" हैं। अन्य अनुसंधानों के अनुसार, केवल 26% संगठन AI से वास्तविक मूल्य उत्पन्न कर रहे हैं।
AI का सही उपयोग करने में बहुत मूल्य है, लेकिन किसी भी अन्य तकनीकी नवाचार की तरह, AI का उपयोग अच्छे और बुरे दोनों के लिए किया जा सकता है। बीमा कंपनियाँ AI के माध्यम से नवाचार और दक्षता में वृद्धि करने के लिए नए-नए उपयोग खोजेंगी, लेकिन इसके साथ ही यह भी आवश्यक है कि AI को सही तरीके से प्रबंधित और बिना पूर्वाग्रह के उपयोग किया जाए।
विफलता बुरी नहीं है
विफलता के साथ निश्चित रूप से बुरे परिणाम आते हैं, लेकिन स्वयं विफलता का कार्य बिना किसी इरादे के होता है। विफलता से जो सीख मिलती है, वह हमेशा एक विकल्प होती है। उदाहरण के लिए, चलिए हम Crowd Strike घटना पर गौर करते हैं।
ट्रिपिंग ओवर द कॉर्ड
Munich Re ने साइबर बीमा बाजार का अनुमान ~$15 बिलियन लगाया है। 19 जुलाई को हुई Crowd Strike घटना बीमा क्षेत्र में सबसे बड़ा एकल बीमित हानि घटना है, जिसके कारण साइबर बीमा कंपनियों को लगभग $1.5 बिलियन का नुकसान हुआ। यह एक "अंदरूनी काम" था, जहाँ एक संगठन ने सिस्टम को क्रैश कर दिया।
यह घटना हमें याद दिलाती है कि हमें हर समय जागरूक रहना चाहिए, यहाँ तक कि साधारण चीज़ों में भी। AI के साथ, विफलताएँ अपनी पूरी गणनात्मक शक्ति के साथ बढ़ सकती हैं।
आज के AI की शक्ति
हम "AI exascale" तक पहुँच चुके हैं, जिसका अर्थ है कि पृथ्वी पर सबसे शक्तिशाली कंप्यूटर 1 exaFLOPS (floating operations per second) की गणनाएँ कर सकते हैं। इसका अर्थ यह है कि एक मशीन एक सेकंड में 1 के पीछे 18 ज़ीरो के साथ गणनाएँ कर सकती है।
क्या AI की विफलताएँ अरबों वर्षों में मिट सकती हैं? एक AI शोधकर्ता, Eliezer Yudkowsky, ने "Squiggle Maximizer" नामक विचार प्रयोग का प्रस्ताव दिया है, जिसमें एक शक्तिशाली AI एक साधारण लक्ष्य का पीछा करता है, जैसे कि पेपरक्लिप बनाना।
AI की मांग और जलवायु परिवर्तन
हाल ही में यह स्पष्ट हुआ है कि OpenAI को अमेरिका को वैश्विक AI नेतृत्व बनाए रखने के लिए नीति परिवर्तन और बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है। AI की एकमात्र पूछताछ के लिए Google खोज की तुलना में 10 गुना अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है।
डेटा केंद्रों की ऊर्जा खपत 2030 तक वैश्विक ऊर्जा उत्पादन का 4.5% तक पहुँचने की संभावना है।
निष्कर्ष
AI का उपयोग एक अनिवार्यता है, लेकिन इसके साथ विफलता भी आती है। बीमा कंपनियों को यह समझने की आवश्यकता है कि विफलता केवल एक कठिनाई नहीं है, बल्कि यह सीखने का एक अवसर है। यदि हम विफलता को स्वीकार करते हैं और उससे सीखते हैं, तो AI में सफलता की संभावना बढ़ जाती है।
FAQs Section
1. AI क्या है?
AI (Artificial Intelligence) एक तकनीक है जो मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदान करती है, ताकि वे सोच सकें, सीख सकें और निर्णय ले सकें।
2. बीमा कंपनियाँ AI का उपयोग कैसे कर रही हैं?
बीमा कंपनियाँ AI का उपयोग डेटा एनालिसिस, क्लेम प्रोसेसिंग, और ग्राहक सेवा में सुधार के लिए कर रही हैं, जिससे वे अधिक प्रभावी बन सकें।
3. विफलता से क्या सीख सकते हैं?
विफलता हमें यह सिखाती है कि हमें क्या सुधारने की आवश्यकता है, और यह हमें नई रणनीतियों को अपनाने के लिए प्रेरित करती है।
4. AI के साथ जुड़ी चुनौतियाँ क्या हैं?
AI के साथ जुड़ी चुनौतियों में डेटा सुरक्षा, पूर्वाग्रह, और उच्च लागत शामिल हैं। इन्हें सही तरीके से प्रबंधित करना आवश्यक है।
5. AI का भविष्य क्या होगा?
AI का भविष्य उज्ज्वल है, लेकिन इसके साथ ही हमें इसके प्रभावों के बारे में सावधान रहना होगा। इसका सही उपयोग मानवता के लिए कई लाभ ला सकता है।
**Tags**
AI, Insurance, Technology, Failure, Learning, Cybersecurity, Munich Re, Crowd Strike, Exascale Computing, Climate Change
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