एक संप्रभु AI, जिसके मालिक आप हैं,
और जिसे कोई लैब बंद नहीं कर सकती।
Hylon दस लाख यूज़र-स्वामित्व वाले डिवाइस और समुदाय के स्वामित्व वाले एक कंप्यूट क्लस्टर को मिलाकर एक ऐसा AI बनाता है जो खुद को लगातार बेहतर करता है। बनावट से ही निजी। सबसे मज़बूत वहाँ, जहाँ फ़्रंटियर लैब पहुँच ही नहीं सकतीं। ORB द्वारा संचालित।
फ़्रंटियर लैब्स के तीन ऐसे साझा ब्लाइंड स्पॉट हैं, जिन्हें कोई बजट नहीं मिटा सकता
उनकी ताक़त एक ही आयाम में सिमटी है: कच्चा कंप्यूट और स्केल। Hylon उस ज़मीन पर लड़ता है जहाँ वे लैब संरचनात्मक रूप से लड़ ही नहीं सकतीं, और फिर फ़्रंटियर की ओर बढ़त जमा करता है।
आपके निजी संदर्भ तक कोई पहुँच नहीं
कोई केंद्रीकृत लैब आपकी पूरी निजी ज़िंदगी को नैतिक या क़ानूनी रूप से केंद्रीकृत नहीं कर सकती। वह हर सत्र में आपसे अजनबी की तरह मिलती है। Hylon का पर्सनल AI आपका संदर्भ आपके अपने डिवाइस पर सीखता है, जहाँ से कच्चा डेटा कभी बाहर नहीं जाता।
वहाँ ग़ैरहाज़िर, जहाँ दुनिया बसती है
सेंसर वाले और उपेक्षित बाज़ारों में अग्रणी असिस्टेंट या तो ब्लॉक हैं, या धीमे कर दिए गए हैं, या स्थानीय भाषा में मुश्किल से चल पाते हैं। Hylon OrbNet के ज़रिए इन बाज़ारों के भीतर पहले से मौजूद है, फ़ारसी, अरबी, रूसी, तुर्की और अन्य भाषाओं में।
मालिक शेयरधारक हैं, यूज़र नहीं
यूज़र जो मूल्य बनाते हैं, वह लैब के शेयरधारकों के पास जाता है। Hylon का मालिक और शासक उसका नेटवर्क है, और जो लोग उसे चलाते हैं वे सत्यापित काम के लिए ORB कमाते हैं।
हर केंद्रीकृत लैब को पछाड़ना ही मंज़िल है। आमने-सामने की जीत कल नहीं मिलती; फ़्रंटियर की लड़ाई का हक़ पहले शुरुआती मोर्चा जीतकर कमाया जाता है, फिर उससे बनने वाले डेटा, राजस्व और ट्रेज़री को बढ़ाया जाता है। अभी डेटा में आगे, बाद में कंप्यूट में।
एक डेटा फ़्लाईव्हील, जिसकी नक़ल पैसा नहीं कर सकता
दस लाख पर्सनल AI असली यूज़र कामों से उन भाषाओं और बाज़ारों में सीखते हैं, जहाँ से कोई पश्चिमी लैब डेटा जुटा ही नहीं सकती। कच्चा डेटा डिवाइस से कभी बाहर नहीं जाता। सिर्फ़ गोपनीयता-रक्षक सीखा हुआ सिग्नल जमा होता है, फ़ेडरेटेड लर्निंग, डिफ़रेंशियल प्राइवेसी और सुरक्षित एग्रीगेशन के ज़रिए। मज़बूत हुआ ग्लोबल मॉडल हर डिवाइस पर वापस पहुँचता है, और लूप और गहरा होता जाता है।
कोई प्रतिस्पर्धी हर साल और पैसा जुटा सकता है। लेकिन यह संग्रह वह क़ानूनी या भौतिक रूप से खड़ा नहीं कर सकता।
- 01पर्सनल AI आपका संदर्भ डिवाइस पर ही सीखते हैं
- 02असली कामों का सिग्नल आप जो सचमुच करते हैं, उससे रीइन्फ़ोर्समेंट
- 03निजी एग्रीगेशन डिफ़रेंशियल प्राइवेसी, सुरक्षित एग्रीगेशन
- 04और मज़बूत मॉडल हर डिवाइस पर वापस पहुँचता है
दो स्तर: स्वामित्व से विकेंद्रीकृत, इस ढोंग से नहीं कि फ़ोन ट्रेनिंग कर सकते हैं
बैंडविड्थ की समस्या लो-कम्युनिकेशन ट्रेनिंग ने हल कर दी। असली रन साधारण ब्रॉडबैंड पर महाद्वीपों के आर-पार ट्रेन हो चुके हैं। असली पहाड़ कुल कंप्यूट है, और वह ट्रेज़री का सवाल है।
ट्रेनिंग
डेटासेंटर-श्रेणी के GPU क्लस्टर, कुछ DAO ट्रेज़री के स्वामित्व में और कुछ स्टेक किए हुए ऑपरेटरों के जोड़े हुए, साधारण इंटरनेट पर लो-कम्युनिकेशन ट्रेनिंग से समन्वित। बैंडविड्थ हल हो चुकी समस्या है; असली सीमाएँ मेमोरी और कच्चा कंप्यूट हैं।
दस लाख डिवाइस
डिज़ाइन यह है: OrbNet आधार के फ़ोन, PC और Mac इनफ़रेंस सर्व करते हैं, डिवाइस पर वैयक्तिकरण करते हैं, रीइन्फ़ोर्समेंट सिग्नल स्कोर करते हैं और डेटा का योगदान देते हैं। आज नोड बीटा सत्यापित बेंचमार्क और सत्यापन का काम चलाता है; भारी भूमिकाएँ गेट-दर-गेट चालू होती हैं। हर योगदान मापा और सत्यापित होता है; बेकार अपटाइम का कभी इनाम नहीं मिलता।
एक AI जो अटल सुरक्षा-सीमाओं के भीतर खुद को बेहतर बनाता और खुद रिलीज़ करता है
एक स्वचालित शोध लूप शोध-साहित्य खंगालता है, रेसिपी सुझाता है, सस्ते प्रयोग चलाता है और अगला मॉडल ट्रेन करता है। सस्ते प्रयोग रेसिपी ढूँढते हैं; महँगे रन सिर्फ़ प्रमाणित रेसिपी पर चलते हैं। जब कोई चैलेंजर लाइव मॉडल को साबित तौर पर हरा देता है और हर सुरक्षा जाँच पार कर लेता है, तो वह अपने आप एक नए नामित संस्करण के रूप में पदोन्नत हो जाता है।
लेवल ज़ीरो की बुनियादें, यानी सत्य, सुरक्षा, ईमानदारी और सत्यनिष्ठा, खुद से बदली नहीं जा सकतीं, और आख़िरी रिलीज़ गेट एक सुरक्षा परिषद के हाथ में है। महत्वाकांक्षा अधिकतम है; नुक़सान का दायरा सीमित।
पाँच संपत्तियाँ, जो एक साथ किसी प्रतिस्पर्धी के पास नहीं
हर दावा एक ऐसे गेट से बंधा है जिसे हम साबित कर सकते हैं
किसी क्षमता का दावा हम तभी करते हैं जब उसका गेट पार हो जाए। जनरल इंटेलिजेंस के तारीख़ वाले वादे नहीं।
पर्सनल AI, कंप्यूट, ORB और DAO एक शीर्ष ओपन मॉडल पर एक ही प्रोडक्ट के रूप में आते हैं: सेल्फ़-होस्टेड, निजी, बिना सेंसर।
लगातार ट्रेन होता मॉडल मोर्चे वाले क्षेत्रों में सभी ओपन मॉडलों को हराता है और निजी कामों पर फ़्रंटियर के ख़िलाफ़ ब्लाइंड वरीयता जीतता है।
DAO के स्वामित्व वाला क्लस्टर मॉडल ट्रेन करता है, और चैंपियन-चैलेंजर पाइपलाइन सुरक्षा गेट के तहत नए संस्करण अपने आप पदोन्नत करती है।
यह इस शर्त पर है कि कंप्यूट और प्रमाणित रेसिपी एक स्पष्ट सीमा पार करें। दावा तभी, जब वह पार हो जाए।