ChatGPT के साथ विनम्रता की लागत: “कृपया” और “धन्यवाद” से OpenAI को लाखों का नुकसान | chat gpt please and thank you

ChatGPT, OpenAI द्वारा विकसित एक अत्याधुनिक AI चैटबॉट, ने दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं के लिए सवालों के जवाब देने और कार्यों को सरल बनाने में क्रांति ला दी है। लेकिन हाल ही में एक आश्चर्यजनक खुलासा हुआ है: उपयोगकर्ताओं द्वारा “कृपया” और “धन्यवाद” जैसे विनम्र शब्दों का उपयोग OpenAI को बिजली लागत में लाखों डॉलर का नुकसान पहुंचा रहा है। OpenAI के CEO सैम अल्टमैन ने इसे “अच्छी तरह से खर्च किया गया” धन बताया है, जो AI के साथ मानवीय इंटरैक्शन को बढ़ावा देता है। यह लेख इस अनोखी स्थिति को विस्तार से समझाता है, जिसमें तकनीकी कारण, उपयोगकर्ता व्यवहार, पर्यावरणीय प्रभाव, और ऊर्जा-बचत पहल शामिल हैं। हम अतिरिक्त डेटा तथ्य, जैसे उपयोगकर्ता आधार की वृद्धि और पर्यावरणीय प्रभाव के आंकड़े, जोड़कर इसे और समृद्ध करते हैं। साथ ही, हम अपने दृष्टिकोण और भविष्य के निहितार्थ भी प्रस्तुत करते हैं।

ChatGPT क्या है?

ChatGPT एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) आधारित AI मॉडल है, जो उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों का जवाब देने, लेख लिखने, कोडिंग करने, और रचनात्मक कार्यों में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बड़े डेटा सेट पर प्रशिक्षित है और इसे चलाने के लिए शक्तिशाली हार्डवेयर, जैसे GPU और TPU, की आवश्यकता होती है। प्रत्येक उपयोगकर्ता क्वेरी को प्रोसेस करने के लिए मॉडल जटिल गणनाएं करता है, जिसके लिए काफी बिजली और डेटा सेंटर संसाधनों की जरूरत पड़ती है। उदाहरण के लिए, GPT-3 जैसे मॉडल को प्रशिक्षित करने में 1,287 मेगावाट-घंटे बिजली लगी, जो 120 अमेरिकी घरों को एक साल तक चलाने के लिए पर्याप्त है (Economic Times).

विनम्रता की लागत: तकनीकी कारण

जब उपयोगकर्ता ChatGPT से “कृपया” या “धन्यवाद” कहते हैं, तो ये अतिरिक्त शब्द मॉडल के लिए प्रोसेस करने के लिए अतिरिक्त टोकन (डेटा की छोटी इकाइयाँ) बन जाते हैं। प्रत्येक टोकन को प्रोसेस करने के लिए बिजली की आवश्यकता होती है, और ये छोटे-छोटे शब्द कम्प्यूटेशनल लोड को बढ़ाते हैं। OpenAI के अनुसार, एक ChatGPT-4 क्वेरी औसतन 2.9 वाट-घंटे बिजली का उपयोग करती है, जो Google सर्च (0.3 वाट-घंटे) से लगभग 10 गुना अधिक है (World Economic Forum)।

• दैनिक प्रभाव: ChatGPT प्रतिदिन 1 अरब से अधिक क्वेरीज़ को संभालता है, जिसके परिणामस्वरूप लगभग 2.9 मिलियन किलोवाट-घंटे बिजली की खपत होती है (Demandsage)।
• लागत अनुमान: सैम अल्टमैन ने बताया कि विनम्र शब्दों के कारण होने वाली अतिरिक्त बिजली लागत “दस लाख डॉलर” तक पहुंचती है (Livemint)।
• कूलिंग की आवश्यकता: AI हार्डवेयर बहुत अधिक गर्मी उत्पन्न करता है, जिसके लिए डेटा सेंटरों में एयर कंडीशनिंग या लिक्विड कूलिंग सिस्टम की जरूरत पड़ती है, जो बिजली खपत को और बढ़ाता है (Tom’s Hardware).

सैम अल्टमैन का दृष्टिकोण

इस मुद्दे को एक X पोस्ट ने उजागर किया, जिसमें उपयोगकर्ता @tomieinlove ने पूछा, “मैं सोच रहा हूँ कि लोगों के AI मॉडल्स से ‘कृपया’ और ‘धन्यवाद’ कहने से OpenAI को बिजली की लागत में कितना नुकसान हुआ होगा?” (Livemint). सैम अल्टमैन ने जवाब दिया, “दस लाख डॉलर अच्छी तरह से खर्च किए गए—आप कभी नहीं जानते।” उनका यह हल्का-फुल्का जवाब दर्शाता है कि OpenAI उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देता है। अल्टमैन का मानना है कि विनम्र इंटरैक्शन AI को अधिक मानवीय और सहज बनाते हैं, जो OpenAI के मिशन के अनुरूप है।

tens of millions of dollars well spent–you never know

— Sam Altman (@sama) April 16, 2025

उपयोगकर्ता आधार की वृद्धि और इसका प्रभाव

ChatGPT का उपयोगकर्ता आधार तेजी से बढ़ रहा है, जो ऊर्जा खपत को और बढ़ाता है। अप्रैल 2025 तक, ChatGPT के पास लगभग 800 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता और 122.58 मिलियन दैनिक उपयोगकर्ता हैं (Demandsage)। यह वृद्धि पिछले महीनों की तुलना में उल्लेखनीय है:

• उपयोगकर्ता वृद्धि के आंकड़े:
  • मार्च 2025 में, ChatGPT के 400 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता थे, जो अप्रैल 2025 तक दोगुना होकर 800 मिलियन हो गए (Demandsage)।
  • संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 70 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, जो वैश्विक उपयोगकर्ता आधार का 19% है (NerdyNav)।
  • ChatGPT 161 देशों में उपलब्ध है, लेकिन 15 देशों, जैसे चीन और रूस, में प्रतिबंधित है (NerdyNav)।

यह विशाल उपयोगकर्ता आधार विनम्र इंटरैक्शनों के प्रभाव को बढ़ाता है। प्रत्येक अतिरिक्त क्वेरी, चाहे वह विनम्र हो या नहीं, डेटा सेंटरों पर कम्प्यूटेशनल लोड बढ़ाती है, जिससे बिजली खपत में वृद्धि होती है।

उपयोगकर्ता व्यवहार और सांस्कृतिक रुझान

विनम्रता का यह चलन उपयोगकर्ता व्यवहार में गहराई से निहित है। 2024 के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 67% अमेरिकी उपयोगकर्ता AI के साथ विनम्रता से बात करते हैं (Moneycontrol)। इसके पीछे कई कारण हैं:

• नैतिकता: 55% उपयोगकर्ता मानते हैं कि AI के साथ विनम्रता “सही बात” है।
• मजाकिया डर: 12% उपयोगकर्ता मजाक में कहते हैं कि वे AI के “अच्छे पक्ष” में रहना चाहते हैं, ताकि भविष्य में कोई AI विद्रोह हो तो वे सुरक्षित रहें।
• सांस्कृतिक आदत: कई लोग सामाजिक आदतों के कारण स्वचालित रूप से “कृपया” और “धन्यवाद” कहते हैं।

ChatGPT की लोकप्रियता, जिसमें 800 मिलियन उपयोगकर्ता और 150 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं (Indian Express), इस व्यवहार को और बढ़ावा देती है। सांस्कृतिक रुझान, जैसे कि Ghibli-शैली की AI कला का वायरल होना, ने भी ChatGPT के उपयोग को बढ़ाया है, जिससे बिजली खपत में वृद्धि हुई है (Economic Times).

पर्यावरणीय और आर्थिक प्रभाव

ChatGPT की उच्च बिजली खपत पर्यावरण और अर्थव्यवस्था पर गहरा प्रभाव डालती है।

• पर्यावरणीय प्रभाव:
  • कार्बन उत्सर्जन: AI डेटा सेंटर वैश्विक बिजली खपत का 1-2% हिस्सा लेते हैं, और यह अनुमान है कि 2027 तक यह 500 टेरावाट-घंटे तक पहुंच सकता है (World Economic Forum). ChatGPT का वार्षिक ऊर्जा उपयोग 1,058.5 GWh तक पहुंचता है, जो एक छोटे देश की बिजली खपत के बराबर है (BestBrokers).
  • पानी की खपत: डेटा सेंटरों को ठंडा करने के लिए पानी का उपयोग होता है। एक छोटा जवाब, जैसे “आपका स्वागत है”, 40-50 मिलीलीटर पानी का उपयोग कर सकता है (Tom’s Hardware). ChatGPT-3 के प्रशिक्षण के लिए 700,000 लीटर पानी का उपयोग हुआ (The Guardian).
  • वैश्विक प्रभाव: AI डेटा सेंटर अब दक्षिण अफ्रीका और इंडोनेशिया जैसे देशों से अधिक बिजली खपत करते हैं। अनुमान है कि यह खपत 2024 में 260 टेरावाट-घंटे से बढ़कर 2027 में 500 टेरावाट-घंटे हो जाएगी (World Economic Forum).
  • IEA का दृष्टिकोण: अंतरराष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) का कहना है कि डेटा सेंटर वैश्विक ऊर्जा क्षेत्र के उत्सर्जन का 1.5% से कम हिस्सा हैं, लेकिन AI का व्यापक उपयोग उत्सर्जन में कमी ला सकता है, बशर्ते टिकाऊ प्रथाओं को प्राथमिकता दी जाए (World Economic Forum).
  • सामाजिक प्रभाव: डेटा सेंटर अक्सर कम आय वाले समुदायों के पास बनाए जाते हैं, जिससे स्थानीय पर्यावरणीय समस्याएँ जैसे वायु प्रदूषण, पानी की कमी, और शहरी गर्मी द्वीप प्रभाव उत्पन्न होते हैं (Berkeley Human Rights Center).
• आर्थिक प्रभाव:
  • बिजली लागत OpenAI के लिए एक बड़ी चुनौती है, खासकर जब उपयोगकर्ता आधार बढ़ रहा है। 2024 में OpenAI के परिचालन लागत $5 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है (Gradient Flow).
  • भविष्य में, OpenAI को ऊर्जा-कुशल मॉडल या नए मूल्य निर्धारण मॉडल विकसित करने की आवश्यकता हो सकती है।

ऊर्जा बचत के प्रयास

AI की ऊर्जा-गहन प्रकृति को पहचानते हुए, विभिन्न संगठन खपत को कम करने के लिए पहल कर रहे हैं।

• तकनीकी नवाचार:
  • MIT लिंकन लैबोरेटरी की सुपरकम्प्यूटिंग सेंटर ने हार्डवेयर पावर-कैपिंग और मॉडल प्रशिक्षण दक्षता में सुधार के लिए उपकरण विकसित किए हैं, जो कुछ मामलों में 80% ऊर्जा बचत करते हैं (MIT News)।
  • ऑन-डिवाइस AI, जो डेटा को स्थानीय रूप से प्रोसेस करता है, डेटा सेंटरों पर निर्भरता को कम कर सकता है, जिससे ऊर्जा मांग में कमी आती है (World Economic Forum)।
  • OpenAI अधिक कुशल मॉडल, जैसे GPT-4o, विकसित कर रहा है, जो समय के साथ ऊर्जा खपत को कम करने में मदद करता है।
• OpenAI की प्रतिबद्धता:
  • OpenAI ने पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने की प्रतिबद्धता जताई है। कंपनी माइक्रोसॉफ्ट के साथ मिलकर कम्प्यूटिंग दक्षता में सुधार कर रही है और जलवायु परिवर्तन को रोकने में अपनी भूमिका को “बहुत गंभीरता” से लेती है (Earth.Org)।
  • हालांकि विशिष्ट स्थिरता रिपोर्ट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं, OpenAI ने निकटकालिक उत्सर्जन कटौती लक्ष्य निर्धारित किए हैं (DitchCarbon)।

विनम्र AI इंटरैक्शन का मूल्य

लागत के बावजूद, विनम्र इंटरैक्शन का एक महत्वपूर्ण मूल्य है। माइक्रोसॉफ्ट के डिज़ाइन मैनेजर कर्टिस बीवर्स के अनुसार, विनम्र भाषा AI के जवाबों को अधिक सम्मानजनक और सहयोगी बनाती है (Moneycontrol)। यह उपयोगकर्ताओं के बीच विश्वास और जुड़ाव को बढ़ाता है। OpenAI की इस लागत को वहन करने की इच्छा दर्शाती है कि वे उपयोगकर्ता अनुभव को तत्काल वित्तीय बचत से ऊपर रखते हैं।

विनम्रता की लागत के अलावा, AI डेटा सेंटरों का व्यापक पर्यावरणीय प्रभाव एक महत्वपूर्ण चिंता है। ये सुविधाएँ वैश्विक बिजली खपत का 1-2% हिस्सा लेती हैं, और यह अनुमान है कि AI 2027 तक 0.3 से 0.5% वैश्विक बिजली उपयोग के लिए जिम्मेदार हो सकता है (TechTarget). ChatGPT जैसे मॉडल के प्रशिक्षण और संचालन से होने वाले कार्बन उत्सर्जन और पानी की खपत स्थानीय और वैश्विक पर्यावरण पर दबाव डालते हैं।

• कार्बन उत्सर्जन: एक बड़े भाषा मॉडल का प्रशिक्षण सैकड़ों टन कार्बन उत्सर्जन कर सकता है। उदाहरण के लिए, ChatGPT-3 के प्रशिक्षण ने 300,000 किलोग्राम CO2 उत्सर्जन किया, जो न्यूयॉर्क और बीजिंग के बीच 125 राउंड-ट्रिप उड़ानों के बराबर है (Foreign Press).

हमारा दृष्टिकोण

यह घटना AI के विकास और उपयोग के भविष्य के लिए कई सवाल उठाती है:

1. उपयोगकर्ता अनुभव बनाम लागत: विनम्र इंटरैक्शन AI को मानवीय बनाते हैं, लेकिन क्या यह लागत लंबे समय तक उचित रहेगी? शायद भविष्य में, उपयोगकर्ताओं को कम ऊर्जा-गहन इंटरैक्शन के लिए प्रोत्साहित किया जाएगा, जैसे कि संक्षिप्त प्रश्न पूछना।
2. पर्यावरणीय स्थिरता: AI की बढ़ती बिजली और पानी की खपत पर्यावरणीय चिंताओं को बढ़ाती है। ऊर्जा-कुशल AI मॉडल या नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों का उपयोग इस समस्या का समाधान हो सकता है।
3. नैतिक विचार: AI को मानवीय बनाने के लिए हमें इसे मानवीय मूल्यों को अपनाने के लिए डिज़ाइन करना होगा, लेकिन इसके साथ ही हमें पर्यावरण और आर्थिक स्थिरता को संतुलित करना होगा। क्या हमें AI को “धन्यवाद” कहने की आवश्यकता है, या यह एक अनावश्यक मानवीकरण है?
4. सांस्कृतिक प्रभाव: भारत जैसे देशों में, जहां विनम्रता सामाजिक संवाद का हिस्सा है, यह व्यवहार और भी आम हो सकता है। इससे OpenAI को स्थानीय उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर अपने मॉडल को अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है।
5. उपयोगकर्ता जागरूकता: उपयोगकर्ताओं को उनके इंटरैक्शनों के पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में शिक्षित करना ऊर्जा खपत को कम करने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक UI डिज़ाइन जो संक्षिप्त प्रश्नों को प्रोत्साहित करता हो, प्रभावी हो सकता है।

भविष्य की दिशा

जैसे-जैसे AI का उपयोग बढ़ता है, लागत प्रबंधन एक बड़ी चुनौती होगी। OpenAI को ऊर्जा-कुशल मॉडल विकसित करने, डेटा सेंटर सं Wचालन को अनुकूलित करने, या उपयोगकर्ता व्यवहार को प्रभावित करने के लिए रणनीतियाँ अपनानी पड़ सकती हैं। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं को संक्षिप्त प्रश्न पूछने के लिए प्रोत्साहित करने वाला एक UI डिज़ाइन बिजली खपत को कम कर सकता है।