Google के प्रमुख कार्यकारी ने अब गिनती करना छोड़ दिया है। कंपनी के कोड का कितना हिस्सा अब AI लिखती है, यह पूछे जाने पर सुंदर पिचाई (Sundar Pichai) ने कहा कि अब यह सवाल ही मायने नहीं रखता, क्योंकि कोड के हर हिस्से में AI की भूमिका है। इसी बातचीत में उन्होंने उस बदलाव की अहमियत भी कम करके बताई, जिसके लिए उद्योग का बड़ा हिस्सा तैयारी कर रहा है: ऐसी AI, जो अपने से बेहतर संस्करण बनाए और इस प्रक्रिया में इंसानों की भूमिका खत्म हो जाए।

हो सकता है कि दोनों दावे सही हों। सवाल यह है कि इनकी जाँच कौन करता है। पिचाई ने जिस आँकड़े को किनारे रखा, वही वह एक संख्या थी जिसकी तुलना बाहरी लोग दूसरी कंपनियों से कर सकते थे। उसकी जगह अब जो आँकड़े आए हैं, और खुद को बेहतर बनाने वाली AI को लेकर उनके आश्वस्त नज़रिए के पीछे जो सबूत हैं, वे Google के अपने आकलन से आते हैं।

AI और Google के कोड को लेकर सुंदर पिचाई ने क्या कहा

पिचाई Big Technology Podcast पर एलेक्स कांट्रोविट्ज़ (Alex Kantrowitz) से बात कर रहे थे। यह बातचीत Google के माउंटेन व्यू मुख्यालय में रिकॉर्ड की गई थी और कांट्रोविट्ज़ ने इसे लिखित सवाल-जवाब के रूप में भी प्रकाशित किया। जब कांट्रोविट्ज़ ने Google के कोड का एक-चौथाई हिस्सा AI से आने के पुराने दावे का ज़िक्र करते हुए आज का आँकड़ा पूछा, तो पिचाई ने इसे “बेमानी” कहा। उनका कहना था कि Google अब जिस कोड पर भी काम करता है, उसका “हर हिस्सा AI से गहराई से प्रभावित” होता है।

इसकी जगह उन्होंने Gemini 4 Argon के आँकड़े दिए—यह Google का सबसे नया मॉडल है, जिसे कंपनी ने अपने इंजीनियरों के इस्तेमाल के लिए उपलब्ध कराया है। पिचाई के मुताबिक, लॉन्च के बाद चार हफ्तों में Google ने CLs में 30% बढ़ोतरी देखी। CLs, कोड सबमिशन के लिए कंपनी का आंतरिक नाम है। वहीं रोलबैक में एक-तिहाई की कमी आई—यानी उन बदलावों में, जिन्हें जारी होने के बाद वापस लेना पड़ता है। उन्होंने कहा, “अब हम नए मेट्रिक्स से इसकी निगरानी कर रहे हैं।”

पुराना मेट्रिक अपने-आप चलन से बाहर नहीं हुआ। अप्रैल में एक ब्लॉग पोस्ट में Google ने अपने नए कोड में AI से तैयार हिस्से का अनुपात 75% बताया था—2024 के 25% और पिछली शरद ऋतु के 50% से अधिक। Semafor और ETV Bharat के मुताबिक, उस समय Semafor ने कहा था कि इन दावों में से कुछ की तथ्य-जाँच करना लगभग असंभव था। उसने इन आँकड़ों की तुलना Snap के 65% से की थी और बताया था कि Meta भी इसी स्तर तक पहुँचने का लक्ष्य रख रही है।

पिचाई क्यों कहते हैं कि खुद को बेहतर बनाने वाली AI अभी दूर है

रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (RSI) पर पिचाई ने अपने जवाब को अपने सह-संस्थापक की बात स्पष्ट करने के तौर पर पेश किया। उन्होंने कहा कि सर्गेई ब्रिन (Sergey Brin) ने RSI को Argon के विकास में अहम योगदान देने वाला बताया था, लेकिन “हम RSI की अंतिम अवस्था से अभी काफ़ी दूर हैं।” फिर उन्होंने बताया कि Google वास्तव में किस मुकाम पर है: “इसे बयान करने का सही तरीका यह है कि मॉडल के विकास के अलग-अलग पहलुओं में AI शोधकर्ताओं के साथ RSI के चक्र चल रहे हैं। मैं कहूँगा कि आपके पास लगभग ऐसे एजेंट हैं, जो किसी हद तक स्वचालित तरीके से AI शोधकर्ताओं की मदद करते हैं, ताकि वे मिलकर ये मॉडल बना सकें।”

इससे कुछ दिन पहले ब्रिन इससे आगे की बात कह चुके थे। Argon पर Google की ओर से साझा की गई एक गोलमेज़ चर्चा में उन्होंने कहा कि कंपनी “RSI की उस ट्रेडमिल पर कदम रखना शुरू कर रही है” और “अब हमारे शोधकर्ता और मॉडल, मॉडल का अगला संस्करण बनाने के लिए साथ-साथ काम करते हैं,” जैसा कि Business Insider ने बताया। इसी महीने प्रकाशित Gladstone AI की एक रिपोर्ट के अनुसार, Anthropic, OpenAI और Google DeepMind के जिन ज़्यादातर शोधकर्ताओं से बातचीत की गई, उन्हें उम्मीद है कि RSI तीन से 12 महीनों के भीतर शुरू हो जाएगा।

Google की सुरक्षा रिपोर्ट पिचाई की बात का समर्थन करती है—Google के अपने परीक्षणों के आधार पर

कागज़ पर मौजूद रिकॉर्ड पिचाई के पक्ष में जाता है। Google DeepMind की Argon संबंधी सुरक्षा रिपोर्ट में कहा गया है कि “AI अनुसंधान और विकास में, AI-आधारित हो या किसी और तरह से, शुरुआत से अंत तक कोई उल्लेखनीय तेज़ी नहीं आई है।” रिपोर्ट इस जोखिम को “फिलहाल कम” आँकती है, TNW ने बताया। रिपोर्ट के मुताबिक, AI एजेंट “उत्पादन में इस्तेमाल होने वाले कोड और बग फिक्स का बहुमत तैयार करते हैं, हालाँकि सबमिट किए जाने से पहले कोड के बदलावों की इंसानी समीक्षा होती है।” पूरी तरह सौंपे गए पुल रिक्वेस्ट अप्रैल के 7.5% से बढ़कर सितंबर में 11.9% हो गए; फिर भी लगभग 88% मामलों में बार-बार इंसानी मार्गदर्शन की ज़रूरत पड़ती है या कोड किसी व्यक्ति को लिखना होता है।

ये निष्कर्ष Google के अपने औज़ारों से जुटाए गए हैं। AI द्वारा AI अनुसंधान को स्वचालित करने की सीमा को 74 कामों वाले एक आंतरिक बेंचमार्क के आधार पर परखा जाता है, जिसे कंपनी से बाहर कोई नहीं चला सकता। LessWrong पर प्रकाशित एक विश्लेषण रिपोर्ट की ही एक पंक्ति की ओर ध्यान दिलाता है: Google ने जिन शुरुआती कामों का ऑडिट किया था, उनमें से “लगभग एक-चौथाई में ऐसी खामियाँ थीं जिनकी वजह से कोई भी सबमिशन पास नहीं हो सकता था।” कई परीक्षण समय-सीमा पूरी होने पर रुक गए, इसलिए रिपोर्ट Argon के लिए कोई निश्चित अनुमान नहीं देती; Argon ने पूरे हो सके परीक्षणों में से लगभग आधे हल किए। Google का कहना है कि उसका निष्कर्ष तब भी कायम रहेगा, भले ही अधूरे रह गए सभी परीक्षण सफल मान लिए जाएँ।

सुरक्षा के पक्ष में दी जा रही दलील में इंसानी समीक्षा ही निर्णायक पड़ाव है। कोड सबमिशन में 30% की बढ़ोतरी का मतलब है कि उस पड़ाव की निगरानी करने वाले लोगों के सामने 30% अधिक बदलाव आएँगे। और पिचाई ने जिन मेट्रिक्स को चुना, वे आउटपुट और वापस लिए गए बदलाव गिनते हैं—यह नहीं कि हर बदलाव को कितनी बारीकी से पढ़ा गया।

पिचाई का अपना सुझाव: स्वतंत्र ऑडिटर

पिचाई ने इस चिंता को दरकिनार नहीं किया। उन्होंने कहा कि अलाइनमेंट रिसर्च में अब भी “स्पष्ट कमियाँ” हैं और “चिंतित होना जायज़ है।” उनके मुताबिक, अगला कदम उद्योग-व्यापी मानक तय करना है, “जिसमें स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ताओं के ज़रिए आकलन करने की क्षमता भी शामिल हो।” उन्होंने इसकी तुलना लेखांकन मानकों और बाहरी ऑडिटर से की और कहा कि नियमन की भी “आखिरकार एक भूमिका होगी।”

इस कसौटी पर देखें तो इस हफ्ते के दोनों दावों का अब तक कोई स्वतंत्र ऑडिट नहीं हुआ है। Google अपनी चेंजलिस्ट गिनता है, अपने रोलबैक का आकलन करता है और अपने ही रिसर्च बेंचमार्क को अंक देता है।

जिस प्रतिशत को पिचाई ने बेमानी कहा, वह भले ही मोटा-मोटा आँकड़ा था, लेकिन कोई भी उसकी तुलना Snap के आँकड़े से कर सकता था। उसकी जगह आए आँकड़ों को केवल Google के भीतर से ही देखा जा सकता है।

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