‘डेवलपर्स कोड लिखने से लेकर एआई एजेंटों को संगठित करने की ओर बढ़ रहे हैं’: एडब्ल्यूएस के जेफ बर्र | प्रौद्योगिकी समाचार

उन्होंने कहा कि 10,000 एल्डेस प्रतियोगिता एडब्ल्यूएस के मुख्य मिशन का स्वाभाविक विस्तार है। प्रतियोगिता की एक प्रमुख आवश्यकता यह थी कि डेवलपर्स वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने वाले एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए किरो, एडब्ल्यूएस के एजेंटिक विकास वातावरण का उपयोग करें। “हमने उन्हें AWS फ्री टियर के भीतर ऐसा करने के लिए भी चुनौती दी, जो डेवलपर्स को बिना किसी अग्रिम लागत प्रतिबद्धता के निर्माण शुरू करने की अनुमति देता है।”

प्रतियोगिता दिसंबर 2025 से अप्रैल 2026 तक आयोजित की गई थी और इसमें 115 से अधिक देशों के हजारों इच्छुक डेवलपर्स को आकर्षित किया गया था।

‘असाधारण गुणवत्ता’

नतीजतन, बर्र ने साझा किया कि युवा डेवलपर्स ने अपेक्षाओं को पार कर लिया और अपनी कल्पना की व्यापकता, अपनी महत्वाकांक्षाओं के पैमाने और जो कुछ उन्होंने बनाया उसकी गुणवत्ता से सभी को प्रभावित किया। इन डेवलपर्स ने ऐसे ऐप्स बनाए जो स्वास्थ्य देखभाल, स्थिरता, शिक्षा और रोजमर्रा की जिंदगी तक फैले डोमेन में चुनौतियों का समाधान करते हैं। “रचनात्मकता से परे, जो चीज़ सबसे अलग थी वह अनुप्रयोगों की असाधारण गुणवत्ता थी।”

बर्र के अनुसार, प्रतिभागी केवल प्रोटोटाइप नहीं बना रहे थे; वे किरो के विशिष्ट-संचालित विकास दृष्टिकोण के साथ उत्पादन-तैयार अनुप्रयोगों का निर्माण कर रहे थे। “वे केवल संकेतों के साथ प्रयोग नहीं कर रहे थे; वे संरचित, विश्वसनीय और तैनाती योग्य सॉफ़्टवेयर विकसित कर रहे थे।”

बर्र के अनुसार, प्रतियोगिता में विकसित किए जा रहे अनुप्रयोगों का दायरा, डेवलपर समुदाय में व्यापक बदलाव का संकेत देता है। वे सॉफ्टवेयर लाइन दर लाइन लिखने से लेकर उच्च स्तर पर काम करने की ओर आगे बढ़ रहे हैं।

बर्र का मानना ​​है कि यह डेवलपर्स को सिंटैक्स और कार्यान्वयन विवरण पर समय बर्बाद करने के बजाय उपयोगकर्ताओं को समझने और डोमेन-विशिष्ट समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

स्वास्थ्य देखभाल और वैज्ञानिक सटीकता के लिए

10,000 एल्डियस प्रतियोगिता के वैश्विक विजेता, कंप्यूटर इंजीनियरिंग के छात्र शांभवी शर्मा और ओम सिंह भी अपने ऐप्स पर चर्चा करने के लिए बातचीत में शामिल हुए।

शर्मा और सिंह, अपनी टीमों के साथ, क्रमशः पार्किंसंस का पता लगाने और वैज्ञानिक दावे के सत्यापन के लिए एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाते हैं। शर्मा ने यश अग्रवाल के साथ मिलकर न्यूरोवॉइस नाम से एक मल्टीमॉडल पार्किंसंस स्क्रीनिंग प्लेटफॉर्म बनाया, जो सूक्ष्म न्यूरोलॉजिकल परिवर्तनों का शीघ्र पता लगाने के लिए समय के साथ पैटर्न को ट्रैक करता है।

“न्यूरोवॉइस एक एआई-पावर्ड न्यूरोलॉजिकल मॉनिटरिंग प्लेटफॉर्म है। एक मरीज व्हाट्सएप या हमारे मूल ऐप के माध्यम से एक साधारण वॉयस नोट भेजता है। जिस डेटासेट पर हमने प्रशिक्षण दिया है, वह प्रति वॉयस सैंपल 26 ध्वनिक विशेषताओं को निकालता है, चेहरे का विश्लेषण, मोटर मूल्यांकन, नींद और दवा ट्रैकिंग चलाता है, और समय के साथ एक अनुदैर्ध्य बायोमार्कर चित्र बनाता है,” शर्मा ने कहा, ऐप निदान नहीं करता है, लेकिन रुझानों को चिह्नित करता है जो नैदानिक ​​​​अनुवर्ती में सहायता कर सकते हैं।

ऐप के पीछे की प्रेरणा के बारे में पूछे जाने पर, शर्मा ने कहा कि उन्होंने न्यूरोलॉजिकल रोगों में ध्वनिक और चेहरे के बायोमार्कर पर शोध पत्र देखे और पाया कि स्थिति किसी व्यक्ति की आवाज और चेहरे की गतिविधियों में मापने योग्य मार्कर छोड़ देती है, अक्सर औपचारिक निदान संभव होने से कई साल पहले। शर्मा ने कहा, “विज्ञान वहां था। अंतर यह था कि किसी ने इसे सुलभ नहीं बनाया था।”

दूसरी ओर, ओम सिंह ने उत्सव सिंह और विकास तिवारी के साथ मिलकर एईएसटी बनाया, जो एक दावा सत्यापन मंच है जो 8 डोमेन में 1.2 मिलियन से अधिक सहकर्मी-समीक्षा पत्रों के खिलाफ वैज्ञानिक दावों को मान्य करता है। “एएसईटी एक साक्ष्य सत्यापन इंजन है जो लोगों को उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली जानकारी के पीछे के सबूत खोजने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारा लक्ष्य कुछ बहुत बड़ा बनाना नहीं था बल्कि एक छोटी सी समस्या का समाधान करना था जिसका आज हर कोई सामना कर रहा है,” ओम ने कहा।

ओम ने कहा कि जानकारी हर जगह लेख, शोध पत्र, वीडियो, सोशल मीडिया और एआई चैटबॉट के रूप में उत्पन्न होती है। एआई द्वारा प्रतिक्रियाएँ हमेशा उपयोगकर्ता को विशिष्ट स्रोतों पर भरोसा करने के लिए नहीं कहती हैं; इसके बजाय, वे एक उत्तर उत्पन्न करते हैं।

उन्होंने कहा कि एएसईटी वैज्ञानिक रूप से मान्य डेटा के एक संग्रह की खोज करता है, दावों को छोटे भागों में तोड़ता है, और पाठ का क्या अर्थ है इसका विस्तृत विश्लेषण प्रदान करता है। “ASET कई रूपों में उपलब्ध है। यह एक प्लेटफ़ॉर्म नहीं है। यह एक इंजन है जिसका उपयोग कई तरीकों से किया जा सकता है।”

विजेता मिश्रण

सैकड़ों-हजारों प्रविष्टियों को ध्यान में रखते हुए, जब उनसे पूछा गया कि उनमें से सर्वश्रेष्ठ का मूल्यांकन करने के लिए क्या तंत्र मौजूद था, तो बर्र ने कहा कि प्रतियोगिता में एक निर्णायक टीम थी जिसने प्रत्येक प्रविष्टि की समीक्षा करने में काफी समय बिताया। “प्रत्येक प्रतिभागी ने अपनी स्वयं की सामग्री तैयार की, जिसमें आम तौर पर एक ब्लॉग पोस्ट और एक वीडियो शामिल होता है।”

बर्र ने कहा कि आयोजन के बारे में सबसे उल्लेखनीय चीजों में से एक प्रतिभागियों द्वारा प्रदर्शित कौशल की व्यापकता थी। युवा डेवलपर्स को एक अवसर की पहचान करनी थी, एक सम्मोहक विचार की कल्पना करनी थी और उस विचार को एक विशिष्टता में बदलने के लिए किरो के साथ काम करना था। AWS कार्यकारी को लगता है कि एक और कौशल भी उतना ही महत्वपूर्ण था। “उन्हें न केवल कुछ अद्भुत बनाने के लिए, बल्कि इसे दुनिया को स्पष्ट रूप से और प्रभावी ढंग से समझाने के लिए मजबूत संचार और विपणन क्षमताओं की आवश्यकता थी।”

बर्र ने पूर्ण-स्टैक डेवलपर्स की भूमिका पर भी अपनी सूक्ष्म राय दी जो प्रौद्योगिकी की सभी परतों पर काम करते हैं। मुख्य प्रचारक ने कहा कि उस अवधारणा का एक और आयाम है, क्योंकि, उनके अनुसार, सबसे सफल प्रतिभागी ‘व्यापक समस्या-समाधानकर्ता थे जिनके पास संचार और विपणन कौशल भी थे।’

भारत सबसे बड़े और सबसे तेजी से बढ़ते डेवलपर समुदायों में से एक है। जब उनसे पूछा गया कि वह एआई इनोवेशन के अगले चरण में भारतीय डेवलपर्स को क्या भूमिका निभाते हुए देखते हैं, तो बर्र ने साझा किया कि वे गहरी तकनीकी प्रतिभा, प्रयोग की एक मजबूत संस्कृति और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को बड़े पैमाने पर हल करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए खड़े हैं।

“एआईडियाज़ प्रतियोगिता ने यह स्पष्ट कर दिया कि भारत का डेवलपर समुदाय न केवल तकनीकी रूप से मजबूत है, बल्कि उद्योगों में आज के कुछ सबसे गंभीर मुद्दों से भी गहराई से जुड़ा हुआ है।”

एआई-जनित कोड और संशयवाद

ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल जैसे कोडिंग में सक्षम उन्नत एआई उपकरण विकसित करने में अरबों डॉलर खर्च करने के साथ, संगठन वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए इन उपकरणों को तेजी से तैनात कर रहे हैं। यह पूछे जाने पर कि क्या डेवलपर्स एआई-जनरेटेड कोड पर भरोसा करने में अधिक सहज हो रहे हैं या क्या संदेह बना हुआ है, बर्र ने कहा कि जैसे-जैसे तकनीक में सुधार जारी है, डेवलपर का विश्वास बढ़ रहा है।

“तीन साल से भी कम समय पहले, आप इन उपकरणों को संकेत देते थे और अक्सर ऐसे कोड प्राप्त करते थे जो संकलित नहीं होते थे। डेवलपर्स ने हर पंक्ति की समीक्षा की, अंतराल को ठीक किया, और आउटपुट को एक कठिन पहली पास के रूप में माना। हालांकि, उस दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण बदलाव आया है,” बर्र ने कहा। “डेवलपर्स प्रत्येक पंक्ति को स्वयं लिखने से आगे बढ़कर बुद्धिमान एजेंटों को व्यवस्थित करने की ओर बढ़ रहे हैं जो तर्क कर सकते हैं, योजना बना सकते हैं और निष्पादित कर सकते हैं।”

बर्र ने कहा कि, उनके लिए, झिझक से छुटकारा पाने का सबसे अच्छा तरीका वास्तविक, व्यावहारिक अनुभव है। कार्यकारी ने कहा कि उनकी कार्य सूची में एक वर्ष से अधिक समय से एक सत्यापनकर्ता उपकरण था, लेकिन कभी नहीं मिला। लेकिन यह तब बदल गया जब उन्होंने किरो का उपयोग किया, जिसने एक साधारण संकेत के साथ स्वतंत्र रूप से सब कुछ संभाल लिया। “इसने दस्तावेज़ का विश्लेषण किया, प्रत्येक अनुभाग की पहचान की, उचित नियम निर्धारित किए, और एक स्वच्छ कार्यक्रम तैयार किया। यह बिल्कुल उसी तरह का क्षण है, जहां एक वास्तविक कार्य को न्यूनतम प्रयास के साथ हल किया जाता है, जो संशयवादियों को समर्थकों में बदल देता है।”

बर्र का मानना ​​है कि जैसे-जैसे एआई उपकरण अधिक सक्षम होते जाएंगे, डेवलपर्स कार्यान्वयन विवरण पर कम समय और वास्तुकला, समस्या-समाधान और व्यावसायिक परिणाम देने पर अधिक समय व्यतीत करेंगे।