कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के क्षेत्र में मई 2025 में दो महत्वपूर्ण प्रगति हुई हैं, जिन्होंने स्वास्थ्य तकनीक और वैश्विक AI प्रतिस्पर्धा दोनों को नया आकार दिया है।
1 मई को, Google ने AMIE (आर्टिकुलेट मेडिकल इंटेलिजेंस एक्सप्लोरर) पेश किया, जो एक AI-संचालित मेडिकल इमेजिंग सहायक है और X-ray तथा MRI की व्याख्या करने में सक्षम है। यह मल्टीमॉडल सिस्टम स्वास्थ्य सेवा AI में एक बड़ा कदम है, क्योंकि यह दृश्य चिकित्सा जानकारी की बुद्धिमत्तापूर्वक व्याख्या और तर्क कर सकता है, जिससे अधिक सटीक निदान की दिशा में प्रगति होती है।
एक दूरस्थ अध्ययन में, जिसमें 105 विभिन्न चिकित्सा परिदृश्य शामिल थे, AMIE ने असाधारण क्षमताएँ दिखाई। जब विशेषज्ञ डॉक्टरों ने इन वार्तालापों की समीक्षा की, तो उन्होंने अधिकांश क्षेत्रों में AMIE के प्रदर्शन को मानव चिकित्सकों से बेहतर आंका, विशेष रूप से "इमेज इंटरप्रिटेशन और रीजनिंग की गुणवत्ता," निदान प्रक्रिया की गहराई, और प्रबंधन योजनाओं की ठोसता को लेकर। सबसे चौंकाने वाली बात यह रही कि टेक्स्ट-आधारित संवादों में मरीजों की भूमिका निभाने वाले अभिनेताओं ने अक्सर AI को मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सहानुभूतिपूर्ण और विश्वसनीय पाया।
इसी बीच, अप्रैल के अंत में जारी Alibaba के नवीनतम AI मॉडल Qwen3 ने अग्रणी अमेरिकी कंपनियों के साथ तकनीकी अंतर को काफी हद तक कम कर दिया है। 119 भाषाओं और बोलियों को कवर करने वाले 36 ट्रिलियन से अधिक टोकन के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित Qwen3, वैश्विक AI दौड़ में चीन के बढ़ते प्रभाव को दर्शाता है।
Qwen3 की सबसे विशिष्ट विशेषता इसकी हाइब्रिड रीजनिंग आर्किटेक्चर है, जो मॉडल को जटिल कार्यों (जैसे कोडिंग) के लिए "थिंकिंग मोड" और तेज, सामान्य-उद्देश्यीय प्रतिक्रियाओं के लिए "नॉन-थिंकिंग मोड" के बीच स्विच करने की सुविधा देती है। प्रमुख मॉडल Qwen3-235B-A22B, कोडिंग, गणित और सामान्य क्षमताओं के बेंचमार्क मूल्यांकन में OpenAI के o3-mini और Google के Gemini 2.5 Pro जैसे इंडस्ट्री लीडर्स के मुकाबले प्रतिस्पर्धी परिणाम देता है।
ये प्रगति Stanford University की 2025 AI Index रिपोर्ट के बीच आई हैं, जिसमें खुलासा हुआ है कि AI में भारी निवेश के बावजूद, अधिकांश कंपनियों ने AI के कारण अपनी आय में 5% से कम की वृद्धि दर्ज की है। रिपोर्ट यह भी बताती है कि विज्ञान और चिकित्सा के लिए AI, व्यापक AI क्षेत्र के भीतर एक मिनी-बूम का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें कई कंपनियाँ AI की पूर्वानुमान और जनरेटिव क्षमताओं को लाभकारी दवा खोज समाधानों में बदलने का प्रयास कर रही हैं।
जैसे-जैसे ये तकनीकें विकसित होती जा रही हैं, वे अपने तत्काल अनुप्रयोगों से परे उद्योगों को बदलने का वादा करती हैं, वैश्विक उद्यमों के लिए नई संभावनाएँ खोलती हैं, साथ ही कार्यान्वयन, विनियमन और वास्तविक दुनिया के प्रभाव को लेकर महत्वपूर्ण प्रश्न भी उठाती हैं।