एआई बग्गी कोड लिखता है। सिलिकॉन वैली का एक स्टार्टअप इसे ठीक करना चाहता है। | प्रौद्योगिकी समाचार

एक्सिओम के सीईओ और संस्थापक कैरिना होंग ने कहा, “कोड सत्यापन शायद अगली सीमा है।”

एक्सिओम ने गुरुवार को कहा कि उसने मेनलो वेंचर्स, ग्रेक्रॉफ्ट और मैड्रोना जैसी उद्यम पूंजी फर्मों से नई फंडिंग में 200 मिलियन डॉलर जुटाए हैं। इसका मुख्यालय डाउनटाउन पालो ऑल्टो कार्यालय के बगल में है, जहां मार्क जुकरबर्ग ने फेसबुक बनाया था, यह स्टार्टअप एक साल पुराना है, इसमें लगभग 20 लोग कार्यरत हैं, लेकिन अब इसका मूल्य 1.6 बिलियन डॉलर है।

उद्यम पूंजीपति इस नई तरह की कंपनी पर बड़ा दांव लगा रहे हैं क्योंकि वे इसे ओपनएआई के कोडेक्स या एंथ्रोपिक के क्लाउड कोड जैसे एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न कोड को बेहतर बनाने की दिशा में एक मार्ग के रूप में देखते हैं।

मेनलो वेंचर्स के पार्टनर मैट क्रैनिंग ने कहा, “फिलहाल, कोड लिखने के लिए एआई का उपयोग करने में सबसे बड़ी समस्या यह है कि आपको पता नहीं चलता कि कोड में कब बग है।” “ऐसे शुरुआती संकेत हैं कि एक्सिओम जैसी तकनीक इसमें मदद कर सकती है।”

अपने प्रतिद्वंद्वी हार्मोनिक की तरह – जिसका मूल्य गिरावट में नवीनतम फंडिंग दौर के बाद 1.45 बिलियन डॉलर है – एक्सिओम ने गणित की समस्याओं को हल करने वाली तकनीक बनाने के प्रयास के रूप में शुरू किया। दिसंबर में, इसकी तकनीक, जिसे एक्सिओमप्रोवर कहा जाता है, ने पुटनाम परीक्षा में एक आदर्श स्कोर हासिल किया, जो एक वार्षिक प्रतियोगिता है जो शीर्ष कॉलेज के छात्रों के गणित कौशल का परीक्षण करती है।

चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट चलाने वाले एआई सिस्टम अक्सर गलतियाँ करते हैं। कभी-कभी, वे बातें भी बना देते हैं। लेकिन जब विषय गणित हो, तो AxiomProver जैसी तकनीकें उन गलतियों को खत्म कर सकती हैं।

एक्सिओम ने ऐसी तकनीक बनाई है जो औपचारिक रूप से यह साबित कर सकती है कि कोई उत्तर सही है या गलत। यह लीन नामक कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके ऐसा करता है, जिसे गणितीय कथनों को साबित करने के तरीके के रूप में एक दशक से भी अधिक समय पहले बनाया गया था।

लीन मूलतः गणितज्ञों के लिए एक उपकरण था। अब, AxiomPover जैसे सिस्टम गणित की समस्याओं को साबित करने के लिए लीन का उपयोग कर रहे हैं।

उम्मीद यह है कि ये सिस्टम कंप्यूटर कोड की गुणवत्ता को सत्यापित करने के लिए उसी तकनीक का उपयोग कर सकते हैं।

हालाँकि Axiom की तकनीक ने गणित की समस्याओं के प्रमाणों का विश्लेषण करके अपने कौशल सीखे, कंपनी ने हाल ही में कहा कि उसने एक मानक बेंचमार्क परीक्षण पर उच्च अंक प्राप्त किए हैं जो यह निर्धारित करता है कि AI सिस्टम कंप्यूटर कोड को सत्यापित कर सकता है या नहीं। एआई शोधकर्ताओं ने इसे “ट्रांसफर लर्निंग” कहा है – जब कोई सिस्टम एक कौशल सीखता है (जैसे गणित की समस्या को साबित करना) और उस कौशल को सफलतापूर्वक एक अलग कार्य (जैसे कंप्यूटर कोड को सत्यापित करना) में स्थानांतरित कर सकता है।

हांग और उनके सहयोगियों ने कहा, जैसे ही वे कोड सत्यापन के लिए अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करना शुरू करते हैं, वे एआई-जनरेटेड कोड की गुणवत्ता में और सुधार कर सकते हैं।

लेकिन विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि इन तरीकों की सीमाएं हैं.

गणित में सही और गलत के बीच स्पष्ट अंतर होता है। लेकिन कंप्यूटर प्रोग्रामिंग के साथ, अंतर को स्पष्ट करना कठिन है, खासकर जब प्रोग्रामर सोशल मीडिया सेवाओं जैसी चीजों का निर्माण करते हैं, जिन्हें दुनिया भर में लाखों उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई अराजकता को संभालना होगा।

“आप हमेशा यह निर्दिष्ट नहीं कर सकते कि कंप्यूटर कोड के सही होने का क्या मतलब है,” कार्नेगी मेलन कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर बोगदान वासिलेस्कु ने कहा। “ऐसी जगहें हैं जहां एआई कोड को सत्यापित कर सकता है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि कोड की सभी समस्याएं अचानक दूर हो जाएंगी।”