बड़ी तकनीक, प्रतिक्रिया, तेजी और मंदी पर एड ज़िट्रॉन: ‘एआई ने हमें सिखाया है कि लोग इंसानों की जगह लेने के लिए उत्साहित हैं’

मैंयदि भविष्य में कुछ समय के लिए वे “कैसे एआई बुलबुला फूटा” के बारे में एक फिल्म बनाने आएंगे, तो एड ज़िट्रॉन निस्संदेह मुख्य पात्र होंगे। वह एकदम बाहरी व्यक्ति है: वह सनकी अकेला व्यक्ति जिसने यह सब होते हुए देखा और किनारे से चिल्लाया कि आकाश गिर रहा है, लेकिन किसी ने नहीं सुना। जिस तरह क्रिश्चियन बेल ने द बिग शॉर्ट में 2008 के वित्तीय संकट की भविष्यवाणी करने वाले निवेशक माइकल बरी को चित्रित किया था, आप अच्छी तरह से रॉबर्ट पैटिंसन को पॉल मेस्कल से लड़ने की कल्पना कर सकते हैं, ज़िट्रॉन को चित्रित करने के लिए, एनिमेटेड, रंगीन रूप से अप्रिय लेकिन हठपूर्वक विस्तार-उन्मुख ब्रिटिश, जो बड़ी तकनीक के सबसे शोर आलोचकों में से एक बन गया है।

इसका मतलब एआई बबल नहीं है इच्छा विस्फोट, आवश्यक रूप से, लेकिन एआई बूस्टरिज्म की ज्वारीय लहर के खिलाफ, ज़िट्रॉन के कुंद, क्रूर संदेह ने उसे एक पंथ व्यक्ति बना दिया है। उनके टेक न्यूज़लेटर, व्हेयर इज़ योर एड एट के अब 80,000 से अधिक ग्राहक हैं; उनका साप्ताहिक पॉडकास्ट, बेटर ऑफलाइन, तकनीकी चार्ट पर शीर्ष 20 में शामिल है; वह मीडिया में नियमित रूप से असहमति की आवाज है; और उनका सबरेडिट एआई संशयवादियों के लिए एक सुरक्षित स्थान बन गया है, जिसमें तकनीकी उद्योग के लोग भी शामिल हैं – एक उपयोगकर्ता ने उन्हें “पागल अतिपूंजीवादी बकवास के तूफान में एक प्रकाशस्तंभ” के रूप में वर्णित किया है।

ओपनएआई के चैटजीपीटी के उद्योग को हिला देने वाले लॉन्च के एक साल बाद, ज़िट्रॉन ने पहली बार 2023 में जेनरेटिव एआई पर गौर करना शुरू किया। “जितना अधिक मैंने देखा, उतना अधिक भ्रमित हो गया, क्योंकि इस तथ्य के शीर्ष पर कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ने स्पष्ट रूप से वे चीजें नहीं कीं जिनके बारे में लोग उत्साहित थे, उनके पास उन्हें करने का कोई रास्ता भी नहीं था,” वे कहते हैं। “मुझे ऐसा कुछ भी नहीं मिला जिससे यह पता चले कि यह वास्तव में एक वास्तविक व्यवसाय था, ऐसी किसी चीज़ की तो बात ही छोड़ दें जो कथित तौर पर दुनिया को बदल देगी।”

वह लास वेगास में अपने कार्यालय से वीडियोकॉल पर बात कर रहे हैं, लाल हुडी पहने हुए हैं, फ़्रेमयुक्त पॉप-संस्कृति प्रिंट और अमेरिकी खेल यादगार वस्तुओं से घिरे हुए हैं। और लड़का ज़िट्रॉन बात कर सकता है। जैसा कि बेटर ऑफलाइन के श्रोताओं को पता होगा, 39 वर्षीय व्यक्ति एक विलक्षण वक्ता है – विस्तारित एकालाप में माहिर, अपनी बात सुलभ, अक्सर चुटीली भाषा में रखता है, तथ्यों, आंकड़ों, उपमाओं और कुछ अपशब्दों से भरपूर, लंदन के लहजे में जो केवल सिलिकॉन वैली के विरोधाभासी के रूप में उसकी स्थिति को दर्शाता है – कोई ऐसा व्यक्ति जो “डेटासेंटर” कहने पर अपना टी छोड़ देता है।

जेनेरिक एआई विफल होने के लिए क्यों अभिशप्त है, इस बारे में ज़िट्रॉन की थीसिस को समझाना आसान नहीं है: पिछले साल उन्होंने इसे प्रस्तुत करते हुए 19,000 शब्दों का निबंध लिखा था। लेकिन आप इसे दो परस्पर संबंधित भागों में तोड़ सकते हैं। एक तो प्रौद्योगिकी की वास्तविक प्रभावकारिता है; दूसरा एआई बूम की वित्तीय वास्तुकला है। ज़िट्रॉन के विचार में, दोनों ही मामलों में नींव अस्थिर है।

सबसे पहले, जेनेरिक एआई द्वारा वह करने का मामला है जो उसने करने का वादा किया है। जैसा कि हम जानते हैं, पिछले कुछ वर्षों में हमारे पास काम करने के लिए प्रौद्योगिकी के बर्बाद होने की भविष्यवाणियां बढ़ रही हैं। एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई – ओपनएआई के निकटतम प्रतिद्वंद्वी – ने पिछले साल मई में चेतावनी दी थी कि उदाहरण के लिए, एआई अगले पांच वर्षों के भीतर सभी प्रवेश स्तर की सफेदपोश नौकरियों में से आधी को खत्म कर सकता है। ज़िट्रॉन आत्मविश्वास से कहता है, “एआई बड़े भाषा मॉडल की वर्तमान पीढ़ी ऐसा नहीं करेगी।” “मेरा प्रमाण यह है कि वे मूल रूप से वही हैं जो एक साल पहले थे। उनकी प्रभावकारिता समान है। और इन्हें किसी ऐसी चीज़ में बदलने का हर प्रयास जो वास्तव में स्वायत्त रूप से काम कर सकता है, विफल रहा है।” एलएलएम मतिभ्रम करते हैं और गलत उत्तर देते हैं, वे हर बार अलग-अलग उत्तर देते हैं, वे वास्तव में ऐसा नहीं कर सकते सीखनाया बहुत सारे जटिल कार्य बनाते हैं, या निष्पादित करते हैं, उनका तर्क है। वह इस तकनीक को “खुफिया” बताने पर भी सवाल उठाते हैं।

वह कहते हैं, ”यह उसी तरह बुद्धिमान है जैसे पासों का एक जोड़ा बुद्धिमान होता है।” “बड़े भाषा मॉडल ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर हैं जो अगले टोकन उत्पन्न करने के लिए बड़े पैमाने पर संभावना का उपयोग करते हैं। अब वे इसे बड़े पैमाने पर करते हैं, इसलिए आप सोच सकते हैं, ‘ओह, यह चीजों के साथ आ रहा है।’ नहीं, इसमें डेटा का एक बड़ा भंडार है, और इतने सारे पैरामीटर हैं कि यह आउटपुट उत्पन्न करने के लिए खींचता है। बस इतना ही है. हम एक्सेल फॉर्मूले को बुद्धिमत्ता का श्रेय नहीं देंगे, और हमें जेनरेटिव एआई को बुद्धिमान का श्रेय नहीं देना चाहिए।”

जाहिर है, बहुत से लोग ज़िट्रॉन से असहमत हैं, खासकर जब नौकरियों की जगह एआई की बात आती है। फिल्म निर्माण से लेकर ग्राहक सेवा से लेकर सरकारी एजेंसियों से लेकर तकनीक तक के उद्योगों में, अंदरूनी सूत्रों का कहना है कि एआई उपकरण उन्हें कम लोगों के साथ समान काम करने में सक्षम बना रहे हैं। भले ही यह 50% नौकरियों को प्रतिस्थापित न करे, लेकिन कार्यस्थल पर इसका प्रभाव परिवर्तनकारी होने की संभावना है। पिछले जून में एक सर्वेक्षण में पाया गया कि चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद से यूके में प्रवेश स्तर की नौकरियों में लगभग एक तिहाई की गिरावट आई है।

ज़िट्रॉन का तर्क है कि “सहसंबंध कार्य-कारण के बराबर नहीं है” और उन रिपोर्टों की ओर इशारा करता है जो सुझाव देती हैं कि नौकरी में कटौती में मशीन लर्निंग की भूमिका या तो अप्रमाणित है या अतिरंजित है। उदाहरण के लिए, “2025 में व्यवसाय में एआई की स्थिति” पर एमआईटी की एक हालिया रिपोर्ट में पाया गया कि अपने व्यवसायों में एआई को एकीकृत करने का प्रयास करने वाली 95% कंपनियों को “शून्य रिटर्न” मिल रहा था। इसमें कहा गया है, “अधिकांश जेनएआई सिस्टम फीडबैक बरकरार नहीं रखते, संदर्भ के अनुसार अनुकूलित नहीं होते, या समय के साथ सुधार नहीं करते।”

यह ज़िट्रॉन के तर्क के दूसरे भाग की ओर ले जाता है: कि एआई बूम का अर्थशास्त्र बस ढेर नहीं होता है। एआई निवेश में जितना पैसा डाला जा रहा है, वह दुनिया में अब तक देखी गई किसी भी चीज़ से अलग है। “शानदार सात” – अल्फाबेट (Google की मूल कंपनी), अमेज़ॅन, ऐप्पल, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट (जो ओपनएआई का 27% का मालिक है), एनवीडिया और टेस्ला – वर्तमान में एसएंडपी 500 का 34% हिस्सा बनाते हैं, अमेरिकी शेयर बाजार सूचकांक जो वैश्विक बाजार का लगभग 50% प्रतिनिधित्व करता है। ज़िट्रॉन का कहना है कि जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट – अत्यंत शक्तिशाली चिप्स जिस पर एआई निर्भर करता है) के प्रमुख निर्माता के रूप में, एनवीडिया व्यावहारिक रूप से “पैसा छाप रहा है”, लेकिन इस स्तर पर बाकी सभी लोग उधार ले रहे हैं और अरबों खर्च कर रहे हैं, जिनकी भरपाई शायद वे कभी नहीं कर पाएंगे।

सिलिकॉन वैली स्टार्टअप हमेशा इसी तरह से काम करते हैं, आप कह सकते हैं: बाजार हिस्सेदारी स्थापित करने और बाद में मुनाफा कमाने के उद्देश्य से शुरुआती नुकसान पर काम करें। लेकिन आपूर्ति और मांग के बीच मौजूदा असमानता चिंताजनक रूप से बहुत बड़ी है। जब एआई की बात आती है, तो आपको बड़ा निर्माण करने और बड़ा खर्च करने की जरूरत है। एक सामान्य डेटासेंटर के लिए हजारों जीपीयू की आवश्यकता होती है, प्रत्येक जीपीयू की लागत $50,000 (£37,000) से अधिक होती है। फिर आपको इन सभी को एक साथ जोड़ने के लिए सॉफ्टवेयर और नेटवर्किंग की आवश्यकता होगी, इन सभी को लगाने के लिए भूमि के एक विशाल भूखंड पर एक विशाल इमारत और इसे चलाने के लिए भारी मात्रा में बिजली और पानी की आवश्यकता होगी। 1GW AI डेटासेंटर क्षमता की लागत $35bn (£26bn) अनुमानित है। इस प्रकार, इस व्यवसाय में प्रमुख खिलाड़ी Google, मेटा, अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल जैसे गहरी जेब वाले “हाइपरस्केलर्स” हैं।

जब आप मांग पक्ष को देखते हैं, तो तस्वीर कम गुलाबी और बहुत अधिक धुंधली होती है। उदाहरण के लिए, अकेले OpenAI ने अगले पांच वर्षों में AI बुनियादी ढांचे पर $1.4tn (£1tn) खर्च करने की प्रतिबद्धता जताई है, लेकिन 2025 के लिए इसका राजस्व लगभग $20bn (£15.8bn) होने की उम्मीद है। ज़िट्रॉन का कहना है कि एआई कंपनियों के बीच लगातार सौदे और समझौते होते रहते हैं, लेकिन जब आप इसे देखते हैं, तो ज्यादातर समय ये कंपनियां अनिवार्य रूप से एक-दूसरे को भुगतान कर रही होती हैं। उदाहरण के लिए, एनवीडिया ने पिछले सितंबर में ओपनएआई में 100 अरब डॉलर के निवेश की घोषणा की थी; बदले में, ओपनएआई एनवीडिया चिप्स खरीदने के लिए नकदी का उपयोग करेगा। इस क्षेत्र में इसी तरह के सौदे प्रचुर मात्रा में हैं, जैसा कि ज़िट्रॉन ने फोरेंसिक रूप से विस्तृत किया है। ज़िट्रॉन का कहना है कि कोरवेव, लैम्ब्डा और नेबियस जैसी गैर-शानदार सात “नियोक्लाउड” कंपनियों के साथ भी, जो डेटासेंटर का निर्माण करती हैं और फिर अपनी जीपीयू क्षमता दूसरों को किराए पर देती हैं, उनके व्यवसाय का बड़ा हिस्सा Google, Microsoft, Amazon और Nvidia जैसी कंपनियों से आ रहा है। “जब आप हाइपरस्केलर्स को हटाते हैं, तो 2025 में एआई गणना राजस्व में कुल एक अरब डॉलर से भी कम होगा।”

जहाँ तक लाभप्रदता का सवाल है, चैटजीपीटी के अब अनुमानित 800 मिलियन उपयोगकर्ता हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश कुछ भी भुगतान नहीं कर रहे हैं। यहां तक ​​कि भुगतान करने वाले ग्राहकों के लिए भी, “जब आप किसी उपयोगकर्ता को जीपीटी जैसे एआई मॉडल से जोड़ते हैं, तो उपयोगकर्ता जो भी काम करता है उसका खर्च बहुत अलग होता है। एक उपयोगकर्ता एक बहुत ही सरल प्रश्न पूछ सकता है, या वे एक ऐसा प्रश्न पूछ सकते हैं जिसे मॉडल एक जटिल उत्तर की आवश्यकता के रूप में व्याख्या करता है,” ज़िट्रॉन कहते हैं। यहां पैमाने की कोई अर्थव्यवस्था नहीं है; प्रत्येक प्रश्न के लिए आपूर्तिकर्ता के खर्च पर “गणना” की आवश्यकता होती है – जैसा कि कंप्यूटर प्रसंस्करण गतिविधि में होता है। “जितना अधिक कोई इन प्लेटफार्मों का पावर उपयोगकर्ता होगा, उतना ही अधिक वे आपको महंगा पड़ने वाले हैं। यह घाटी कैसे काम करती है इसका लगभग उलटा है।” और यदि उत्तर संतोषजनक नहीं है और उसे दोबारा तैयार किया जाना चाहिए, जैसा कि अक्सर होता है, “इससे अधिक गणना खर्च होगी, जिससे आपको कोई अतिरिक्त पैसा नहीं मिलेगा”। हमें बताया गया है कि एआई मॉडल हर समय सस्ते और अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, लेकिन केवल अधिक कंप्यूटर का उपयोग करके। “यह ऐसा है जैसे पेट्रोल की कीमत थोड़ी कम हो रही है, लेकिन आपको कहीं पहुंचने के लिए अतिरिक्त 250 मील ड्राइव करना होगा। तो यह वास्तव में समस्याग्रस्त है – क्योंकि इसका मतलब है कि कोई लाभप्रदता बिंदु नहीं है।”

फिर, इसका कोई मतलब नहीं है कि महान एआई दुर्घटना होगी, लेकिन “अगर मैं गलत हूं, तो मुझे नहीं पता कि मैं कैसे गलत हूं,” वह कहते हैं। “मैंने अपने काम के बारे में जो भी काउंटर पढ़ा है, वह ज्यादातर ‘और फिर एआई बेहतर हो जाता है’ की विशकास्टिंग है।”

कई लोगों ने ज़िट्रॉन पर बड़ी तकनीक के ख़िलाफ़ कुल्हाड़ी चलाने का आरोप लगाया है, लेकिन उन्होंने इसका खंडन किया है: “मेरे पास उन लोगों के ख़िलाफ़ कुल्हाड़ी है जो वास्तविकता के बारे में बात नहीं करना चाहते हैं।” वह निश्चित रूप से ध्यान आकर्षित करने से नहीं कतराते, लेकिन इसीलिए वह इस व्यवसाय में नहीं आए, वह बताते हैं। “मुझे लिखना पसंद है। मुझे चीजों को अलग करना पसंद है। मुझे पहेलियाँ सुलझाना पसंद है। मुझे लगता है कि मुझे चीजों को समझने में सक्षम होना पसंद है। इसमें से बहुत कुछ मैं दर्शकों के बजाय खुद को समझाने की कोशिश कर रहा हूं।” उनके पास अर्थशास्त्र या कंप्यूटर विज्ञान में कोई औपचारिक प्रशिक्षण नहीं था और उन्होंने कभी तकनीकी क्षेत्र में काम नहीं किया। “मैंने मूलतः सब कुछ शुरू से ही सीखा है।”

हालाँकि, ऐसा लगता है कि ज़िट्रॉन हमेशा से ही तकनीकी रहा है। उनका कहना है कि उन्होंने अपने जीवनकाल में 10 पर्सनल कंप्यूटर बनाए हैं। इसकी शुरुआत तब हुई जब उनके पिता ने उनके लिए डायल-अप कनेक्शन वाला एक पीसी कार्ड खरीदा जब वह 10 साल के थे। “तो मैं काफी कम उम्र से ही ऑनलाइन था। मैंने तुरंत कहा, ‘यही भविष्य है। मुझे यह पसंद है। मुझे यह पसंद है कि मैं लोगों से बात कर सकता हूं और लोगों के साथ खेल सकता हूं।’ मैं काफी अकेला बच्चा था. मेरे बहुत सारे दोस्त नहीं थे, लेकिन मैंने ऑनलाइन बहुत सारे दोस्त बनाये।”

ज़िट्रॉन का कहना है कि पश्चिमी लंदन के हैमरस्मिथ में पले-बढ़े उनके माता-पिता प्यार करने वाले और सहयोगी थे। उनके पिता एक प्रबंधन सलाहकार थे; उनकी माँ ने उनका और उनके तीन बड़े भाई-बहनों का पालन-पोषण किया। लेकिन “माध्यमिक विद्यालय मेरे लिए बहुत बुरा था, और यह उतना ही है जितना मैं जाऊँगा।” उन्हें डिस्प्रेक्सिया है – एक समन्वय विकलांगता – और उनके 20 के दशक में एडीएचडी का निदान किया गया था। वे कहते हैं, ”मुझे लगता है कि मैं हर भाषा और हर विज्ञान में फेल हो गया और गणित में भी मैं अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सका।” “लेकिन मैं हमेशा विवरणों को लेकर मूर्ख रहा हूँ।”

ऐबरिस्टविथ विश्वविद्यालय में मीडिया और संचार का अध्ययन करने के बाद, उन्होंने गेमिंग पत्रिकाओं के लिए लिखना शुरू किया, लेकिन “लंदन में मैं एक ऐसे बिंदु पर पहुंच गया जहां मैं दुखी था।” इसलिए वह 2008 में न्यूयॉर्क चले गए और टेक पीआर में काम करना शुरू कर दिया। उनका कहना है कि वह ब्रिटेन लौटने के बारे में नहीं सोच सकते। वह अपने निजी जीवन के बारे में यह कहने के अलावा बात नहीं करते कि उनका एक बेटा है, यही वजह है कि वह लास वेगास में रहते हैं। उसे इसमें कोई आपत्ति नहीं है: “हर कोई अजीब है इसलिए कोई भी अजीब नहीं है।” यह बताया गया है कि वह दो बार शादीशुदा और दो बार तलाकशुदा है।

ज़िट्रॉन तकनीकी पीआर में काम करना जारी रखता है, जो एक तकनीकी आंदोलनकारी के रूप में उसके करियर के साथ विरोधाभासी लगता है – या तो उस हाथ को काटने जैसा है जो उसे खाना खिलाता है या हितों का टकराव है। वह इसे इस तरह नहीं देखता. उनका कहना है कि उनके पास एआई क्लाइंट नहीं हैं, या वे बड़ी तकनीक के साथ काम नहीं करते हैं, और अब उनके पास केवल कुछ ही ग्राहक हैं। काम ने उन्हें उद्योग में संपर्कों का एक नेटवर्क दिया है, और संभवतः उन्हें खुद को बाजार में लाने में मदद की है (2013 में उन्होंने दिस इज़ हाउ यू पिच: हाउ टू किक ऐस इन योर फर्स्ट इयर्स ऑफ पीआर नामक पुस्तक प्रकाशित की थी)। हालाँकि, हो सकता है कि वह अधिक समय तक पीआर का काम नहीं करेगा। चीज़ों का मीडिया पक्ष “इन दिनों मेरी आय का जितना मैंने कभी सोचा था उससे कहीं अधिक बना रहा है”। वह एक नई किताब लिख रहे हैं, जो अगले साल आने वाली है, जिसका नाम है ‘व्हाई एवरीथिंग स्टॉप्ड वर्किंग’। “यह एक तरह से इस बात की खोज है कि दुनिया को यह कैसे मिला और तकनीक ही अब सब कुछ है।” उन्होंने आगे कहा, सिर्फ एक अध्याय एआई के बारे में है।

यदि ज़िट्रॉन के पास पीसने के लिए एक कुल्हाड़ी है, तो यह सामान्य रूप से नवउदारवादी पूंजीवाद के खिलाफ है: “मुझे नहीं लगता कि लोगों ने इसे गंभीरता से लिया है कि थैचर द्वारा, रीगन द्वारा, वित्तीय बाजारों का कितना बुरा विनियमन था। मुझे नहीं लगता कि लोग इसे गंभीरता से लेते हैं कि महान वित्तीय संकट के लिए लोगों को जेल में डालना कितना बुरा था … मुझे नहीं लगता कि लोगों ने विकास-केंद्रित पूंजीवाद और हर कीमत पर विकास के खतरे को गंभीरता से लिया है।”

हमें एक यूटोपियन भविष्य की ओर ले जाने के बजाय, ज़िट्रॉन एआई को नवउदारवाद के तार्किक निष्कर्ष के रूप में देखता है। वे कहते हैं, “बड़ी भाषा मॉडल पीढ़ी से हमने जो सबसे बड़ी बात सीखी है वह यह है कि कितने लोग इंसानों की जगह लेने के लिए उत्साहित हैं, और कितने लोग किसी भी तरह के श्रम को नहीं समझते हैं।”

ज़िट्रॉन अब अपने मूल्यांकन में बिल्कुल अकेला नहीं है। उदाहरण के लिए, वह कोरी डॉक्टरो के समान पृष्ठ पर हैं, जो उनके पॉडकास्ट पर दिखाई दिए हैं, और जिनकी “एनशिटिफिकेशन” थीसिस में यह भी आरोप लगाया गया है कि तकनीकी कंपनियां अब अधिक उपयोगी उत्पाद बनाने की तुलना में लाभ से अधिक प्रेरित हैं। इस बीच, अन्य एआई संशयवादी, जैसे कि संज्ञानात्मक वैज्ञानिक गैरी मार्कस, शिकायत करते हैं कि वे ज़िट्रॉन के समान ही तर्क दे रहे हैं “लेकिन उनके कथन में, मेरा अस्तित्व नहीं है”। किसी भी तरह से, एआई पर प्रतिक्रिया बढ़ रही है: स्थानीय समूह पर्यावरण की दृष्टि से विनाशकारी डेटासेंटर के निर्माण का विरोध कर रहे हैं; उपभोक्ता हर कल्पनीय उत्पाद में एआई को शामिल करने के खिलाफ हैं; निर्माता उद्योग द्वारा उनके काम की चोरी के खिलाफ कानूनी कार्रवाई कर रहे हैं; सोशल मीडिया के नुकसान को लेकर सार्वजनिक आक्रोश है, जिसका प्रतीक एलोन मस्क का ग्रोक गैर-सहमति वाला बॉर्डरलाइन-डीपफेक पोर्न बनाना है।

इस बीच, एआई बुलबुले के फूटने की अटकलें लगातार बढ़ती जा रही हैं। अब बैंक ऑफ इंग्लैंड से लेकर माइक्रोसॉफ्ट के मालिक सत्या नडेला तक हर कोई चिंता जता रहा है। माइकल “बिग शॉर्ट” बरी का कहना है कि वह एनवीडिया के खिलाफ दांव लगा रहे हैं, और हाल ही में न्यूयॉर्क टाइम्स ने एक ऑप-एड चलाया था जिसमें अनुमान लगाया गया था कि ओपनएआई अगले 18 महीनों के भीतर पैसे से बाहर हो जाएगा। यह उससे भी जल्दी हो सकता है, ज़िट्रॉन सोचता है: इस महीने, बड़ी तकनीकी कंपनियां 2025 के लिए अपनी वार्षिक आय की रिपोर्ट करना शुरू कर देती हैं। उनका कहना है कि उनमें से अधिकांश विशेष रूप से एआई से अपने राजस्व के बारे में चिंतित हैं। “वे ऐसा क्यों करेंगे? ठीक है, क्योंकि वे बहुत बड़े नहीं हैं। तो यह पूरी बात यह है – एक वाक्यांश का उपयोग करें जिससे मुझे नफरत है – यह एक है अनुभूति।” यदि कुछ गंभीर घटित होता है, जैसे कि एनवीडिया अपने लक्ष्य चूक गया है, तो यह पूरे क्षेत्र पर पुनर्विचार कर सकता है, और संभवतः एक नया वैश्विक वित्तीय संकट पैदा कर सकता है। वे सभी डेटासेंटर खाली शेल के रूप में समाप्त हो सकते हैं। आख़िरकार, हम “सभी समय का सबसे बड़ा लेजर-टैग क्षेत्र निर्माण” देख सकते हैं, वह मजाक करते हैं।

ज़िट्रॉन वास्तव में विरोधाभासी होने का आनंद नहीं लेता है, वह जोर देता है। “किसी विचार में अकेले रहना मजेदार नहीं है, यही कारण है कि मुझे लगता है कि बहुत से लोग एआई समर्थक हैं, क्योंकि ऐसा करना बहुत आसान है।”

उनका कहना है कि उन्हें तकनीक या यहां तक ​​कि एआई से भी नफरत नहीं है। “मुझे तकनीक पसंद है, लेकिन तकनीकी उद्योग जो कर रहा है, उससे मुझे नफरत है… यदि आप बिना यह दावा किए इस चीज की आलोचना नहीं कर सकते कि आप दुनिया या नवप्रवर्तन का समर्थन नहीं करते हैं, तो मुझे लगता है कि आप महसूस करते हैं कि हम इस अजीब किसान अर्थव्यवस्था में हैं, जहां अमीर, अच्छे-खासे प्रसिद्ध लोगों को भी इन कंपनियों के चरणों में झुकना पड़ता है। और इन कंपनियों ने हमारे जीवन को बेहतर बनाने के लिए बहुत कम काम किया है, जबकि हम पहले से कहीं अधिक पैसा कमा रहे हैं।”

वह बस इसे वैसे ही बताना चाहता है जैसे यह है। “एआई क्या कर सकता है, इसके बारे में केवल पौराणिक कथाएं और फैन फिक्शन लिखना बहुत आसान होगा। मैं जो करना चाहता हूं वह सच्चाई को समझना है।”