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AI के ट्रिलियन-डॉलर दांव में क्या जोखिम है: जब जेसिका वाचर, पेनिल्वेनिया विश्वविद्यालय के वित्त के प्रोफेसर, अगले कुछ वर्षों में AI के अर्थव्यवस्था पर प्रभाव का आकलन करना चाहती थीं, तो उन्हें अनिश्चितताओं की लंबी सूची का सामना करना पड़ा। इसलिए उन्होंने एक 'अभूतपूर्व तथ्य' से शुरू किया जिसमें कोई संशय नहीं है: एक हाथों की संख्या में ऐसे सॉ-कल्ड हाइपरस्केलर्स हैं जो AI डेटा केंद्र बनाने के लिए बड़ी राशि निवेश कर रहे हैं। AI मॉडलों के कितने व्यापक रूप से तैनात किए जाएंगे, इसका पूर्वानुमान लगाने के बजाय, वाचर ने पूछा कि हाइपरस्केलर्स की कमाई किती तेजी से बढ़नी चाहिए ताकि 2027 तक उनके खर्च को उचित ठहराया जा सके, जब खर्च लगभग 1.1 ट्रिलियन डॉलर पहुंचने की उम्मीद है। परिणाम आंख खोलने वाले हैं। AI कंपनियों को 2030 तक ब्रेक-इवन पहुंचने के लिए उत्पादकता में अभूतपूर्व वृद्धि हासिल करनी होगी।

AI मॉडल को बायोलॉजी के बारे में अधिक डेटा की आवश्यकता है, और OpenAI इसे बनाने के लिए भुगतान कर रहा है: AI को रोगों के इलाज में महत्वपूर्ण सफलताएं हासिल करने के लिए बहुत अधिक जानकारी की आवश्यकता है। इसलिए पिछले साल, रुक्सांद्रा तेस्लो, एक नीति विश्लेषक, मेडिकल AI प्रणालियों को अतिरिक्त शक्ति प्रदान करने के लिए एक विचार प्रकाशित किया: असफल बायोटेक कंपनियों के डेटा का उपयोग करें। दिवालियापन की कार्यवाहियों में बोली लगाकर, उसने तर्क दिया कि विस्तृत नियामक फाइलिंग, निर्माण रणनीतियां और सुरक्षा डेटा प्राप्त किए जा सकते हैं, जिससे उसने 'बायोटेक का खोया संग्रह' नामक एक संग्रह बनाया। OpenAI फाउंडेशन, OpenAI की लाभ-निरपेक्ष मातृ संस्था, इस सप्ताह घोषणा की कि वह उसके विचार को वित्त प्रदान करेगी और 'उच्च गुणवत्ता वैज्ञानिक डेटासेट' बनाने के लिए भुगतान करेगी।