दीपसेक और चैटप्ट ऐप्स
संयुक्त राज्य अमेरिका दीपसेक के बारे में आशंकित है क्योंकि कांग्रेस के कार्यालयों ने इसका उपयोग करने के खिलाफ अपने कर्मचारियों को चेतावनी जारी करना शुरू कर दिया है। दीपसेक, एक चीनी चैटबॉट, जो अमेरिका में एआई बाजार में बवंडर बना रहा है, कथित तौर पर सभी घर-जारी किए गए उपकरणों पर प्रतिबंधित है। Axios द्वारा प्राप्त एक नोटिस के अनुसार, मुख्य प्रशासनिक अधिकारी ने खुलासा किया कि दीपसेक की समीक्षा के तहत बनी हुई है और आधिकारिक घर के उपयोग के लिए अनधिकृत है। एक रिपोर्ट के अनुसार, अमेरिकी रक्षा विभाग ने भी दीपसेक तक पहुंच को अवरुद्ध करने का फैसला किया।
इटली ने दीपसेक तक पहुंच को ब्लॉक कर दिया
इससे पहले गुरुवार को, इटली में डेटा संरक्षण प्राधिकरण ने दीपसेक तक पहुंच को अवरुद्ध कर दिया। इस कदम का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं के डेटा की सुरक्षा करना है और चैटबॉट के पीछे कंपनियों की जांच की घोषणा की।
प्राधिकरण, जिसे गरांटे के रूप में भी संदर्भित किया जाता है, ने डीपसेक की प्रतिक्रिया के साथ असंतोष व्यक्त किया, जो कि व्यक्तिगत डेटा एकत्र किया जाता है, जहां इसे संग्रहीत किया जाता है, और उपयोगकर्ताओं को कैसे सूचित किया जाता है, इसके बारे में अपनी प्रारंभिक क्वेरी के बारे में असंतोष व्यक्त किया।
चीनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंपनी दीपसेक की स्थापना 2023 में लियांग वेनफेंग द्वारा की गई थी। इसने तकनीकी समुदाय के माध्यम से शॉकवेव्स भेजे हैं। इसने कुशल एआई मॉडल जारी किए हैं जो यूएस कंपनियों जैसे ओपनईएआई और एन्थ्रोपिक से अत्याधुनिक उत्पादों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
दीपसेक हमारे लिए चिंता पैदा करता है
सबसे उन्नत चिप्स तक अपनी पहुंच पर प्रतिबंधों के बावजूद, दीपसेक के उद्भव ने चिंता जताई है कि चीन ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रेस में अमेरिका को आगे बढ़ाया हो सकता है।
रिपोर्टों से पता चलता है कि चीन अरबों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश कर रहा है। इसने सेमीकंडक्टर उद्योग में उन्नत कंप्यूटर चिप्स बनाने की अपनी क्षमता को बढ़ाने के लिए, उद्योग के नेताओं की पहुंच पर सीमा को पार करने के लिए काम करने के लिए भी भारी निवेश किया है।
चीनी एआई चैटबॉट ने पिछले महीने एआई उद्योग में अधिक ध्यान आकर्षित करना शुरू कर दिया था जब इसने एक नया एआई मॉडल जारी किया था कि यह घमंड था कि यह अमेरिकी कंपनियों जैसे कि चैटगेट मेकर ओपनईआई के समान मॉडल के बराबर था और महंगे एनवीआईडीआईए के उपयोग में अधिक लागत प्रभावी था डेटा के विशाल ट्रॉव्स पर सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए चिप्स।
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