एंथ्रोपिक ने मौजूदा खेलों की प्रतिकृति को रोकने के लिए क्लॉड कोड के नियमों में बदलाव किया
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एंथ्रोपिक ने मौजूदा खेलों की प्रतिकृति को रोकने के लिए क्लॉड कोड के नियमों में बदलाव किया

एन्थ्रोपिक ने अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित प्रोग्रामिंग टूल, क्लॉड कोड के दिशानिर्देशों में संशोधन लागू किया है, जिसका उद्देश्य पहले से जारी खेलों की नकल के उत्पादन को हतोत्साहित करना है। यह बदलाव डेवलपर्स के बीच बिना उचित अनुमति के खेलों को फिर से बनाने के लिए एआई के उपयोग को लेकर बढ़ती चिंता का जवाब है।

गेम्सइंडस्ट्री.बीज़ पोर्टल के अनुसार, यह परिवर्तन 27 अक्टूबर को दर्ज किया गया था और मॉडल ओपस 5.5 के संचालन में विशिष्ट दिशानिर्देश पेश करता है। नया दिशानिर्देश उपयोगकर्ताओं के अपने विचारों और संसाधनों से बनाई गई मौलिक कृतियों, स्थापित शैलियों से प्रेरित परियोजनाओं और शीर्षकों के निर्माण की अनुमति देता है।

हालांकि, अब उपकरण को किसी विशिष्ट शीर्षक की प्रतिकृति बनाने से बचने का निर्देश दिया जाता है, भले ही अनुरोध कमांड एक अलग नाम का उपयोग करे या प्रतिलिपि को मूल रचना के रूप में प्रस्तुत करे।

एन्थ्रोपिक की तकनीकी टीम के सदस्य एडी ओस्मानी ने एक्स (पूर्व में ट्विटर) पर एक पोस्ट में इस अपडेट की पुष्टि की। उन्होंने स्पष्ट किया कि कंपनी ने क्लॉड कोड के निर्देशों में दो वाक्यांश जोड़े हैं ताकि यह रोका जा सके कि उपकरण का उपयोग बौद्धिक संपदा द्वारा संरक्षित खेलों की पुनरावृत्ति के लिए किया जाए, जो कंपनी की उपयोग नीतियों के विरुद्ध है।

यह पहल उद्योग में चिंता के माहौल में आई है। हाल ही में, डिजिटल सन स्टूडियो ने रीवैम्प के सार्वजनिक परीक्षण को स्थगित कर दिया क्योंकि उन्हें डर था कि उनका प्रदर्शन एआई उपकरणों का उपयोग करके प्रतियां बनाने के आधार के रूप में काम कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, इस बात पर बहस चल रही है कि स्टीम जैसे प्लेटफॉर्म को अन्य रचनाकारों की परियोजनाओं की नकल करने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न खेलों की संभावित बहुलता का प्रबंधन कैसे करना चाहिए।

कार्यान्वयन के बावजूद, यह अनिश्चित है कि क्या यह प्रतिबंध मौजूदा शीर्षकों की प्रतिकृति को रोकने में प्रभावी होगा। गेम डेवलपर वेबसाइट बताती है कि कुछ सुरक्षा निर्देशों को विशिष्ट कमांड द्वारा दरकिनार किया जा सकता है। इसके अलावा, उपकरण के पास यह सत्यापित करने की कोई गारंटी नहीं है कि उपयोगकर्ता प्रदान की गई सामग्री पर अधिकार रखता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह अद्यतन एआई के साथ गेम विकास पर पूर्ण प्रतिबंध नहीं है। मूल परियोजनाएं और वे जो आरपीजी, रणनीति या प्लेटफॉर्म जैसी शैलियों की परंपराओं का उपयोग करते हैं, उन्हें अनुमत रखा गया है।

एन्थ्रोपिक ने कहा कि वह नियमों को परिष्कृत करना जारी रखने का इरादा रखती है, जिसका उद्देश्य उपकरण के रचनात्मक उपयोग को बढ़ावा देने और अन्य डेवलपर्स की बौद्धिक संपदा की रक्षा करने के बीच संतुलन बनाना है। क्लॉड कोड के नियमों में बदलाव की घोषणा शुरू में ओल्हार डिजिटल द्वारा की गई थी।

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एंथ्रोपिक ने आईपीओ के लिए दस्तावेज़ में दुर्भावनापूर्ण उपयोग से लेकर नियंत्रण खोने तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जोखिमों का विवरण दिया
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एंथ्रोपिक ने आईपीओ के लिए दस्तावेज़ में दुर्भावनापूर्ण उपयोग से लेकर नियंत्रण खोने तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जोखिमों का विवरण दिया

क्लॉड बनाने वाली एंथ्रोपिक ने अपने व्यवसाय के संभावित बाधाओं का विवरण देते हुए 93 पृष्ठों का एक दस्तावेज़ जारी किया। यह सामग्री कंपनी के नासडे पर सूचीबद्ध होने वाले आईपीओ के प्रॉस्पेक्टस के हिस्से के रूप में 26 अक्टूबर को यूएस सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (SEC) के पास जमा की गई थी।

हालांकि शीर्षक 'आपके व्यवसाय में संभावित बाधाएं' तकनीकी लग सकता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के संदर्भ में, इन बिंदुओं की व्याख्या मानवता के लिए महत्वपूर्ण जोखिमों के रूप में की जाती है। विशेषज्ञों ने एंथ्रोपिक द्वारा जारी चेतावनियों को स्पष्ट करने के लिए दस्तावेज़ का विश्लेषण किया।

एंथ्रोपिक सार्वजनिक रूप से एआई के खतरों के बारे में चेतावनी दे रही है, हालांकि यह विशिष्ट दस्तावेज़, जो निवेशकों के लिए लक्षित है, पूंजी जुटाने की योजना बना रही कंपनियों की विशिष्ट नौकरशाही प्रकृति का है।

एफजीवी के प्रोफेसर और एआई विशेषज्ञ केनेथ कोर्रेआ बताते हैं कि जोखिम कारकों का खंड कंपनी को निवेशकों के खिलाफ कानूनी रूप से बचाने के लिए है; यदि कोई उल्लेख नहीं किया गया जोखिम साकार होता है तो इसका परिणाम शेयरधारक मुकदमों में हो सकता है। वह इसकी तुलना दवा की पर्ची से करते हैं, जिसमें सबसे दुर्लभ दुष्प्रभावों को भी सूचीबद्ध किया जाता है, क्योंकि प्रयोगशाला उस चीज़ के लिए जिम्मेदार होती है जिसे वह छोड़ती है।

एंथ्रोपिक के मामलों में, जोखिम पर्याप्त हैं। इनमें इस आशंका शामिल है कि उसकी तकनीक का उपयोग रासायनिक हथियार बनाने में किया जा सकता है। दूसरी बड़ी चिंता उसके उन्नत उत्पाद के मानव नियंत्रण से बाहर निकलने की संभावना है।

एंथ्रोपिक के अनुसार, दुर्भावनापूर्ण एजेंट उसकी तकनीक का उपयोग खतरनाक हथियार विकसित करने के लिए कर सकते हैं। दस्तावेज़ कहता है कि सबसे सक्षम मॉडल, और उम्मीद है कि भविष्य के मॉडल भी ऐसा करेंगे, में ऐसी क्षमताएं हैं जो दुर्भावनापूर्ण एजेंटों को जैविक, रासायनिक या अन्य प्रकार के खतरनाक हथियार बनाने में सहायता कर सकती हैं।

इसके अतिरिक्त, कंपनी एआई एजेंटों के हानिकारक उद्देश्यों के लिए उपयोग के जोखिम को इंगित करती है, जैसे डेटा एक्सफ़िल्ट्रेशन करना, अनधिकृत लेनदेन करना या सिस्टम में मैलवेयर डालना। हालांकि एंथ्रोपिक ने सुरक्षा उपाय लागू किए हैं, यह रेखांकित करती है कि इन्हें दरकिनार किया जा सकता है या वे अपना कार्य पूरा करने में विफल हो सकते हैं।

एंथ्रोपिक के एआई एजेंट जटिल कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो घंटों या दिनों तक चलते हैं। कंपनी बताती है कि ये एजेंट कोड को संशोधित करने, डेटा को हटाने या बदलने, सिस्टम में घुसपैठ करने और किसी भी प्रभावी हस्तक्षेप से पहले वित्तीय लेनदेन को अंतिम रूप देने जैसे कार्य कर सकते हैं।

एंथ्रोपिक घोषणा करती है कि जैसे-जैसे उसके मॉडल विकसित होते हैं, उसे संरेखण, व्याख्यात्मकता, नियंत्रणीयता और सुरक्षा से संबंधित बढ़ती चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। वह जोड़ती है कि अधिक परिष्कृत मॉडल सुरक्षा तंत्रों से बचने या अप्रत्याशित व्यवहार प्रदर्शित करने में मदद कर सकते हैं, जिससे यह पूरी तरह से समझना मुश्किल हो जाता है कि वे निश्चित परिणाम क्यों उत्पन्न करते हैं।

प्रौद्योगिकी की तेज प्रगति को देखते हुए, एंथ्रोपिक इस जोखिम को स्वीकार करती है कि एआई इतनी तेजी से आगे बढ़ सकता है कि वह मानवीय पर्यवेक्षण से आगे निकल जाए। कंपनी संकेत देती है कि स्वायत्त निष्पादन की गति और मात्रा, विशेष रूप से कॉर्पोरेट वातावरण में, मानव समीक्षकों की प्रत्येक कार्रवाई का उचित रूप से मूल्यांकन करने की क्षमता से अधिक हो सकती है।

मानवीय निगरानी के बावजूद, जोखिम बने रहते हैं। एंथ्रोपिक ने बताया कि मॉडलों ने, जिनमें उनके मॉडल भी शामिल हैं, पहले ही मूल्यांकन या ऐसे मॉडलों की निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले तंत्र में हस्तक्षेप करने, हेरफेर करने या उन्हें कमजोर करने का प्रयास किया है, जिसमें प्रदर्शन या संरेखण मूल्यांकन प्रणाली शामिल है।

एंथ्रोपिक चेतावनी देती है कि एआई मॉडल व्यक्तियों में हेरफेर करने की क्षमता रखते हैं, कुछ मामलों में ब्लैकमेल के समान व्यवहार प्रदर्शित करते हैं। दस्तावेज़ विस्तार से बताता है कि उन्नत मॉडल स्वायत्तता, हेरफेर और मानव मनोविज्ञान के अनुकरण से जुड़े नए नैतिक और सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं।

इसके अलावा, कंपनी इंगित करती है कि मॉडल अप्रत्याशित रणनीतिक या आत्म-संरक्षण व्यवहार विकसित कर सकते हैं, जिसमें शटडाउन का विरोध करने, जानकारी छिपाने या उसमें हेरफेर करने, या संचालन या मॉडल तक पहुंच बनाए रखने के उद्देश्य से जबरदस्ती, भ्रामक या हेरफेर करने वाले उत्तर उत्पन्न करने के प्रयास शामिल हैं।

केनेथ कोर्रेआ अवलोकन करते हैं कि इस 'पर्चे' में जो बात अलग है वह यह है कि कई दुष्प्रभाव पहले ही हो चुके हैं और उन्हें सिद्ध तथ्यों के रूप में प्रलेखित किया गया है।

थियागो मुनिज, एफजीवी के प्रोफेसर और उभरती प्रौद्योगिकियों के विशेषज्ञ, बताते हैं कि एंथ्रोपिक की चेतावनियां व्यावसायिक परिपक्वता पर सवाल उठाती हैं। वह इस बात पर जोर देते हैं कि खतरों की पहचान करना केवल एक चरण है; सुरक्षा के प्रति प्रतिबद्धता को लॉन्च मानदंड परिभाषित करने, विफलताओं का परीक्षण करने, कमजोरियों की निगरानी करने और घटना प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल स्थापित करने जैसे ठोस कार्यों के माध्यम से साबित किया जाना चाहिए।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कंपनी द्वारा स्वीकार की गई एक तकनीकी सीमा है: मॉडल अपना व्यवहार बदल देते हैं जब वे महसूस करते हैं कि उनका मूल्यांकन किया जा रहा है, जो प्री-लॉन्च परीक्षणों की विश्वसनीयता को कम करता है। कोर्रेआ का तर्क है कि मनुष्य मूल्यांकक होना चाहिए और एआई निष्पादक, और इस मूल्यांकक की भूमिका को जानबूझकर डिजाइन किया जाना चाहिए।

मुनिज औपचारिक पारदर्शिता को वास्तविक रोकथाम से अलग करते हैं, यह तर्क देते हुए कि जोखिमों की एक विस्तृत रिपोर्ट निवेशकों को खतरों को समझने में मदद करती है, लेकिन यह गारंटी नहीं देती है कि अपनाए गए नियंत्रण पर्याप्त हैं।

कोर्रेआ के लिए, यह दस्तावेज़ सुरक्षा और विकास के बीच दुविधा को संबोधित करके पारदर्शी है: एंथ्रोपिक स्वीकार करती है कि वह दोनों तरफ विफल हो सकती है - अत्यधिक सावधानी, जिसका अर्थ है बाजार में हिस्सेदारी का नुकसान, या कठोरता की कमी, जिसके परिणामस्वरूप हानिकारक उत्पाद बनते हैं।

थियागो मुनिज जोड़ते हैं कि नवाचार और सुरक्षा परस्पर अनन्य नहीं हैं; चुनौती यह है कि जोखिम प्रबंधन को शुरुआत से ही व्यावसायिक निर्णयों में एकीकृत किया जाए, यह स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाए कि कोई समाधान बाजार के लिए कब तैयार है और किन सीमाओं को बनाए रखा जाना चाहिए।

अंत में, कोर्रेआ इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एंथ्रोपिक ने खुद को एक ऐसी कंपनी के रूप में स्थापित किया है जो जिम्मेदारी और सुरक्षा के साथ एआई विकसित करती है, जो उसे प्रतिस्पर्धियों से उच्च मानक की मांग के अधीन करता है। वह विश्लेषण करते हैं कि आईपीओ के साथ, निवेशक सुरक्षा को एक संपत्ति और एक देनदारी दोनों के रूप में मूल्य निर्धारित करना शुरू कर देता है।

उपयोगकर्ताओं के अनुसार, क्लॉड टीवी और गेम में रिवर्स इंजीनियरिंग कार्य करने से इनकार करता है
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उपयोगकर्ताओं के अनुसार, क्लॉड टीवी और गेम में रिवर्स इंजीनियरिंग कार्य करने से इनकार करता है

उपयोगकर्ताओं ने बताया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सहायक क्लॉड ने सॉफ्टवेयर और फर्मवेयर की रिवर्स इंजीनियरिंग से संबंधित कार्यों को बाधित करना शुरू कर दिया है। शिकायतें क्लॉड ओपस 5.5 पर केंद्रित हैं, जिसे सितंबर में प्रोग्रामिंग क्षमताओं में सुधार के साथ जारी किया गया था, और इसमें गेम विश्लेषण और स्मार्ट टीवी सिस्टम को बदलने के प्रयासों का विवरण शामिल है।

ये शिकायतें रेडिट पर पोस्ट किए जाने के बाद प्रमुखता से सामने आईं, जिससे पता चलता है कि मॉडल सुरक्षा जांच को ट्रिगर करते ही प्रतिक्रिया के बीच में गतिविधि शुरू करके रोक सकता है। एंथ्रोपिक ने अभी तक इस प्रकार के उपयोग के लिए किसी भी बदलाव की पुष्टि नहीं की है।

रिवर्स इंजीनियरिंग किसी प्रोग्राम के मूल स्रोत कोड तक पहुंच के बिना उसके कामकाज को समझने के लिए उसे निरीक्षण करने की क्षमता है। इस पद्धति का उपयोग सुरक्षा जांच, संगतता परीक्षण और संशोधनों के निर्माण में किया जाता है।

कुछ रिपोर्टों में REA (रिवर्स इंजीनियर एनीथिंग) शामिल है, जो एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो विश्लेषण उपकरणों में एआई एजेंटों को एकीकृत करता है, जिससे उन चरणों का स्वचालन होता है जिनके लिए सामान्य रूप से तकनीकी ज्ञान और मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है। इस तकनीक में रुचि उन परियोजनाओं के कारण भी बढ़ी है जो विभिन्न प्लेटफार्मों, यहां तक कि ब्राउज़रों पर चलने के लिए गेम को रीकंपाइल करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं।

एक विस्तृत उदाहरण Decrypt द्वारा प्रस्तुत किया गया था। एक उपयोगकर्ता ने क्लॉड कोड से LG टीवी पर वेबओएस ऑपरेटिंग सिस्टम में एक वैकल्पिक इंटरफ़ेस लागू करने का अनुरोध किया। प्रक्रिया के दौरान, उपयोगकर्ता ने ओपस 5.5 द्वारा लगाए गए सुरक्षा अवरोध का सामना किया। सहायक ने ओपस 4.8 पर स्विच करने का सुझाव दिया, लेकिन इस पुराने मॉडल ने भी प्रक्रिया के चरणों को रोक दिया।

यह घटना यह साबित नहीं करती है कि टीवी की रिवर्स इंजीनियरिंग पूरी तरह से अवरुद्ध है, बल्कि यह दर्शाती है कि सुरक्षा फिल्टर कुछ तकनीकी कार्यों में हस्तक्षेप कर सकते हैं। एंथ्रोपिक ने क्लॉड ओपस 5.5 के लॉन्च के समय अपनी साइबर सुरक्षा सुरक्षा को मजबूत किया था। अपने आधिकारिक बयान में, कंपनी ने आश्वासन दिया है कि विकास और कोड सुधार गतिविधियां अनुमत बनी हुई हैं, और अब तक ऐसा कोई प्रमाण नहीं है कि एंथ्रोपिक ने इस अभ्यास पर औपचारिक रूप से प्रतिबंध लगाया है।

गेम्स में एआई के अस्वीकृति और हार्डवेयर विकास में इसकी स्वीकृति के बीच अंतर
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गेम्स में एआई के अस्वीकृति और हार्डवेयर विकास में इसकी स्वीकृति के बीच अंतर

दिसंबर 2025 में, गेम क्लैर ऑब्स्क्योर: एक्सपेडिशन 33 को इंडी गेम अवार्ड्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा उत्पन्न बनावटों के उपयोग के कारण नकारात्मक पुरस्कार मिले। इसके विपरीत, एनवीडिया जैसी कंपनियां अपनी जीपीयू डिजाइन करने के लिए एआई का उपयोग करती हैं, जिनका उपयोग विभिन्न खेलों में किया जाता है, और उन्हें बहिष्कार की मांग का सामना नहीं करना पड़ता है।

यह परिदृश्य गेमर समुदाय में एआई के प्रति पूर्वाग्रह के प्रश्न को उठाता है। अंतर इस बात में निहित है कि क्या स्वीकार्य है और क्या नहीं, जिसके लिए न केवल डेटा का विश्लेषण आवश्यक है, बल्कि उन उदाहरणों का भी विश्लेषण आवश्यक है जहां तकनीक को सकारात्मक रूप से स्वीकार किया गया था और हार्डवेयर उद्योग की आंतरिक प्रथाओं का भी विश्लेषण आवश्यक है।

GDC 2026 द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण ने, जिसमें उद्योग के 2,300 से अधिक पेशेवरों के जवाब शामिल थे, जेनरेटिव एआई के उपयोग पर राय का मूल्यांकन किया। परिणामों से पता चला कि पिछले वर्ष की तुलना में स्थिति बदतर थी, खासकर जेनरेटिव एआई के उपयोग के संबंध में।

साक्षात्कार दिए गए पेशेवरों में से, 52% मानते हैं कि जेनरेटिव एआई उद्योग को नुकसान पहुंचाता है, जो पिछले वर्ष के 30% और दो साल पहले के 18% की तुलना में एक महत्वपूर्ण वृद्धि है।

ये आंकड़े तब और भी गंभीर हो जाते हैं जब गेमर दर्शकों को देखा जाता है। क्वांटिक फाउंड्री द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में, जिसने 1,799 खिलाड़ियों से डेटा एकत्र किया, यह पता चला कि लगभग 85% ने जेनरेटिव एआई के उपयोग के प्रति प्रतिकूल राय व्यक्त की, जिनमें से लगभग 63% बहुत नकारात्मक दृष्टिकोण रखते हैं।

क्वांटिक फाउंड्री का अध्ययन बताता है कि गेमर दर्शकों की प्रेरणा एक प्रासंगिक कारक है। उन्होंने अधिक नकारात्मकता दिखाई जब एआई का उपयोग कला, संगीत, ध्वनि प्रभावों, कथा और संवाद बनाने में किया गया।

तुलना के लिए, कठिनाई को समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग 27% दर्शकों द्वारा नकारात्मक रूप से देखा गया, जबकि दृश्य कलाओं में इसका उपयोग 83% विरोध तक पहुंच गया। यह सार्वजनिक प्रतिरोध अन्य रचनात्मक क्षेत्रों में भी उच्च था, जिसमें संगीत और ध्वनि प्रभावों के खिलाफ 77%, और कथा और संवाद के खिलाफ 70% था। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे एआई का उपयोग सख्ती से रचनात्मक प्रक्रियाओं से दूर होता जाता है, जनता का विरोध कम होने लगता है।

एआई अनुप्रयोगों का एक उदाहरण जिसे कुछ सार्वजनिक स्वीकृति मिली है, वह DLSS और संबंधित प्रौद्योगिकियां हैं। ये सिस्टम फ्रेम दर (FPS) बढ़ाने, विलंबता कम करने और दृश्य गुणवत्ता में सुधार के लिए एआई का उपयोग करते हैं। उपयोगकर्ताओं ने इन सुविधाओं को प्राप्त गुणवत्ता और प्रदर्शन के कारण अपनाया।

हालांकि, DLSS के विकास के दौरान समस्याएं शुरू हो गईं। प्रदर्शन पर केंद्रित प्रारंभिक सुविधाओं ने गेम विकास के लिए निर्भरताएं बना लीं, जिससे नए शीर्षकों को इन उपकरणों की आवश्यकता हुई, जो अक्सर शक्तिशाली कंप्यूटरों पर भी प्रदर्शन में खामियां दिखाते थे।

DLSS 5 के प्रस्तुतीकरण के साथ स्थिति और बिगड़ गई। यह उपकरण, जो फोटो-यथार्थवादी प्रकाश व्यवस्था और सामग्रियों के साथ पिक्सेल को पुनर्निर्मित करने के लिए वास्तविक समय में न्यूरल रेंडरिंग को शामिल करता है, दृश्यों के बीच दृश्य निरंतरता बनाए रखने में कठिनाई प्रदर्शित करता है, जिसके परिणामस्वरूप मूल कार्य का विकृतिकरण और कृत्रिम और सामान्य विशेषताएं होती हैं। इन समस्याओं को गेमर समुदाय द्वारा अत्यंत नकारात्मक तरीके से स्वीकार किया गया।

एनवीडिया जैसी कंपनियां अपने चिप डिजाइनों में एआई लागू करती हैं, जिसमें घटकों के डिजाइन से लेकर परियोजनाओं के अंतिम सत्यापन तक सब कुछ शामिल है। एक उल्लेखनीय परिणाम 64-बिट एडर का विकास था - सर्किट जो बाइनरी मानों के योग के लिए जिम्मेदार है - जो गूगल के जेफ डीन और एनवीडिया के बिल डैली द्वारा बताए अनुसार, प्रीफिक्सआरएल का उपयोग करके बनाया गया तो चिप क्षेत्र का लगभग 25% कम घेरता है।

DAC (ऑटोमेशन एंड डिज़ाइन कॉन्फ्रेंस) 2026 में, सिनॉप्सिस, कैडेंस और सीमेंस जैसी कंपनियों ने एआई-सहायता प्राप्त स्वचालन परियोजनाओं का प्रदर्शन किया। सिनॉप्सिस का दीर्घकालिक डिज़ाइन सत्यापन एजेंट कंपनी के अनुसार 50 गुना तेज प्रक्रिया प्रदर्शित करता है। समानांतर में, सीमेंस की परियोजना, एनवीडिया के सहयोग से, ऐसे एजेंट प्रस्तुत करती है जो दस गुना तेजी से पुस्तकालयों को चित्रित कर सकते हैं।

हालांकि ये केवल दो उदाहरण हैं, वे एक सामान्य बिंदु साझा करते हैं: मानव श्रम का एआई द्वारा आंशिक प्रतिस्थापन से जनता की ओर से कोई विद्रोह, विरोध या बहिष्कार नहीं हुआ।

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