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Gemini 35 Flash और प्रोएक्टिव AI एजेंट जो सर्च इंजन को फिर से परिभाषित कर रहे हैं

स्रोत:द हिंदू ↗

क्यों मायने रखता है

सर्च इंजन का प्रोएक्टिव और स्वायत्त AI एजेंटों के रूप में विकसित होना मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। UPSC के लिए, यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, मल्टीमॉडल AI क्षमताओं की तीव्र प्रगति और रोजमर्रा के अनुप्रयोगों में उनके व्यापक एकीकरण को रेखांकित करता है। यह निरंतर डेटा निगरानी, व्यक्तिगत निजता और उभरते जनरेटिव AI परिदृश्य में बाजार एकाधिकार से संबंधित गहन नैतिक और नियामक प्रश्न भी उठाता है।

सारांश

अपने I/O 2026 सम्मेलन में, Alphabet ने Google Search के एक क्रांतिकारी रिडिज़ाइन (redesign) का अनावरण किया, जो इंटरनेट के साथ उपयोगकर्ताओं के जुड़ाव के तरीके को मौलिक रूप से बदल देता है। Gemini 3.5 Flash AI मॉडल को एकीकृत करके, Google ने क्लासिक सर्च बॉक्स को एक मल्टीमॉडल (multimodal) AI इंटरफ़ेस से बदल दिया है, जो वॉइस, वीडियो, इमेज और टेक्स्ट को समझने में सक्षम है। एक प्रमुख नवाचार प्रोएक्टिव 'इन्फॉरमेशन एजेंट्स' (information agents) की शुरुआत है—ये बैकग्राउंड AI प्रक्रियाएं हैं जो उपयोगकर्ताओं के लिए कस्टम अपडेट तैयार करने के उद्देश्य से वेब, सोशल मीडिया और वित्तीय डेटा की निरंतर निगरानी करती हैं। रिएक्टिव क्वेरिंग (reactive querying) से प्रोएक्टिव AI-संचालित डेटा सिंथेसिस की ओर यह बदलाव, जो Google Workspace में एकीकृत है, जेनरेटिव AI में महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है। हालांकि, यह डेटा गोपनीयता (data privacy) और AI गवर्नेंस की नई चुनौतियां भी उत्पन्न कर सकता है।

मुख्य बिंदु

  • गूगल ने अपने नए AI Mode में वैश्विक स्तर पर Gemini 3.5 Flash को डिफॉल्ट मॉडल के रूप में पेश किया।
  • पारंपरिक सर्च बॉक्स को एक गतिशील रूप से विस्तार होने वाले (dynamically expanding) मल्टीमॉडल इनपुट फील्ड द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है, जो इमेज, फाइल, वीडियो और जटिल प्रश्नों (complex queries) को स्वीकार करता है।
  • 'इन्फॉर्मेशन एजेंटों' (information agents) की शुरुआत रिएक्टिव से प्रोएक्टिव सर्च की दिशा में एक बदलाव को दर्शाती है, क्योंकि ये बैकग्राउंड प्रक्रियाएँ उपयोगकर्ताओं को संश्लेषित (synthesised) अपडेट प्रदान करने के लिए निरंतर इंटरनेट को स्कैन करती रहती हैं।
  • नया AI इकोसिस्टम Google Workspace के साथ गहराई से एकीकृत है, जो गहन व्यक्तिगत इंटेलिजेंस (deep personal intelligence) के लिए प्रति माह 3.2 क्वाड्रिलियन टोकन तक प्रोसेस करने की क्षमता रखता है।

महत्वपूर्ण शब्द

जेमिनी 3.5 फ़्लैश

गूगल द्वारा विकसित एक उच्च-दक्षता वाला मल्टीमॉडल AI मॉडल, जो उच्च गति और कोडिंग एवं बहु-चरणीय (multi-step) बैकग्राउंड वर्कफ़्लो जैसे 'एजेंटिक' कार्यों के लिए अनुकूलित है।

UPSC context

GS-3 (विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी): फ्रंटियर AI विकास और डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर में उनके व्यावहारिक अनुप्रयोगों के प्रति जागरूकता का परीक्षण करता है।

Source
एजेंटिक AI

ऐसी AI प्रणालियाँ जिन्हें केवल प्रॉम्प्ट के उत्तर में टेक्स्ट जेनरेट करने के बजाय, स्वायत्त रूप से बहु-चरणीय कार्यों (multi-step tasks) को पूरा करने और लक्ष्यों को प्राप्त करने हेतु निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

UPSC context

GS-3 (विज्ञान एवं तकनीक): पैसिव टूल्स (passive tools) से ऑटोनॉमस सिस्टम्स (autonomous systems) की ओर हो रहे बदलाव और उससे जुड़े सुरक्षा जोखिमों को समझने के लिए महत्वपूर्ण।

Source
सूचना एजेंट

सक्रिय AI प्रक्रियाएं जो वेब, सोशल और वित्तीय डेटा की निरंतर निगरानी करती हैं ताकि कस्टमाइज्ड अपडेट्स तैयार किए जा सकें और उपयोगकर्ता की ओर से कार्यों को पूरा किया जा सके।

UPSC context

GS-3 (IT & Computers): सर्च इंजन के विकास और पर्सनलाइज्ड डेटा संश्लेषण (data synthesis) से संबंधित है।

Source
मल्टीमॉडल AI

ऐसी AI जो टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो और कोड सहित कई 'मोड्स' (modes) में एक साथ जानकारी को प्रोसेस और जेनरेट करने में सक्षम है।

UPSC context

GS-3 (Science & Tech): मुख्य AI क्षमताओं और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन (human-computer interaction) में उनकी भूमिका के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source
AI गवर्नेंस

नियमों, नैतिक सिद्धांतों और कानूनों का वह ढांचा जिसे यह सुनिश्चित करने के लिए तैयार किया गया है कि AI का विकास और उपयोग सुरक्षित, निष्पक्ष और पारदर्शी तरीके से हो।

UPSC context

GS-2 (गवर्नेंस/एथिक्स): एल्गोरिद्मिक जवाबदेही, निजता और भारत के 'IndiaAI' मिशन से संबंधित मुद्दों के लिए महत्वपूर्ण।

Source
अल्फाबेट इंक.

Google की पैरेंट कंपनी, जो AI रिसर्च, क्लाउड कंप्यूटिंग और हार्डवेयर सहित विभिन्न प्रौद्योगिकी उद्यमों के लिए एक होल्डिंग कंपनी के रूप में कार्य करती है।

UPSC context

GS-3 (अर्थव्यवस्था): बिग टेक के वैश्विक आर्थिक प्रभाव और डिजिटल एकाधिकार के विनियमन के लिए प्रासंगिक।

Source
गूगल डीपमाइंड

Alphabet की विशेष AI अनुसंधान प्रयोगशाला, जो Gemini मॉडल्स की श्रृंखला को विकसित करने और मौलिक मशीन लर्निंग (machine learning) को आगे बढ़ाने के लिए जिम्मेदार है।

UPSC context

GS-3 (विज्ञान एवं तकनीक): वैश्विक AI नवाचार और अनुसंधान संबंधी महत्वपूर्ण सफलताओं के प्रमुख चालक के रूप में महत्वपूर्ण।

Source
जेमिनी स्पार्क

Google द्वारा पेश किया गया एक विशिष्ट व्यक्तिगत AI एजेंट जो उपयोगकर्ता के डिजिटल कार्यों और बैकग्राउंड रिसर्च को प्रबंधित करने के लिए 24/7 सक्रिय रहता है।

UPSC context

GS-3 (IT): उपभोक्ता-उन्मुख AI असिस्टेंट का उदाहरण और डिजिटल वैयक्तिकरण की बढ़ती प्रवृत्ति।

Source

प्रारंभिक ट्रैप

जनरेटिव AI इकोसिस्टम में टोकन का तात्पर्य डेटा को सुरक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली क्रिप्टोग्राफिक डिजिटल एसेट से है।

LLMs में, 'टोकन' टेक्स्ट/डेटा की एक मूलभूत इकाई (जैसे कोई शब्द या शब्दांश) है जिसे मॉडल द्वारा प्रोसेस किया जाता है, जिसका ब्लॉकचैन क्रिप्टोकरेंसी से कोई संबंध नहीं है।

संबंधित अवधारणाएँ

Science & Technology - IT & AI

जेनरेटिव, मल्टीमोडल और एजेंटिक AI के बीच क्या अंतर है?

  • जेनेरेटिव AI: विशाल ट्रेनिंग डेटासेट्स से सीखे गए पैटर्न के आधार पर नई और मौलिक सामग्री (टेक्स्ट, कोड, इमेज, ऑडियो) बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम।
  • मल्टीमॉडल AI: ऐसी प्रणालियाँ जो केवल सिंगल-इनपुट फॉर्मेट पर निर्भर रहने के बजाय डेटा के विभिन्न प्रकारों (वीडियो, वॉइस, इमेज, टेक्स्ट) को एक साथ निर्बाध रूप से समझने, प्रोसेस करने और संश्लेषित करने में सक्षम हैं।
  • एजेंटिक AI: स्वायत्त प्रणालियाँ जो समय के साथ जटिल, बहु-चरणीय लक्ष्यों को प्राप्त करने की दिशा में कार्य करती हैं, और निरंतर, प्रॉम्प्ट-दर-प्रॉम्प्ट मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना बैकग्राउंड कार्यों को निष्पादित करती हैं और जानकारी प्राप्त करती हैं।
Science & Technology - Computers

लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के संदर्भ में 'टोकन' (Token) क्या है?

  • परिभाषा: AI मॉडल द्वारा संसाधित डेटा की सबसे छोटी अर्थपूर्ण (semantic) इकाई। सिस्टम के आधार पर, एक टोकन (token) पूरे शब्द, एक वर्ण (character) या उप-शब्द (subword) का प्रतिनिधित्व कर सकता है।
  • टोकनाइज़ेशन तंत्र: मानव-पठनीय टेक्स्ट को टोकन में विभाजित करने की वह कंप्यूटेशनल प्रक्रिया, जिसे मॉडल संदर्भ और संबंधों की गणना करने तथा आउटपुट जेनरेट करने के लिए संख्यात्मक वेक्टर्स (numerical vectors) में परिवर्तित करता है।

अंतर-विषय पैटर्न

  • DPDP Act बनाम Agentic AI

    व्यक्तिगत वर्कस्पेस को लगातार स्कैन करने वाले प्रोएक्टिव AI एजेंट, भारत के डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण (DPDP) अधिनियम के तहत कड़ाई से अनिवार्य 'उद्देश्य सीमा' (purpose limitation) और 'डेटा न्यूनीकरण' (data minimization) के सिद्धांतों को चुनौती देते हैं।

  • IndiaAI मिशन और कंप्यूट क्षमता

    उन्नत AI इकोसिस्टम के लिए आवश्यक टोकन-प्रोसेसिंग का विशाल पैमाना, संप्रभु कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर के निर्माण हेतु भारत के ₹10,300 करोड़ के IndiaAI मिशन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है।

2026 की प्रारंभिक परीक्षा में Multimodal AI, Agentic AI और Generative AI की परिभाषाओं के बीच अंतर स्पष्ट करने वाले 'सही मिलान' (match-the-pair) प्रश्न की अपेक्षा करें।

संबद्ध PYQ · 2

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  • 2023MainsGS3

    Introduce the concept of Artificial Intelligence (AI). How does Al help clinical diagnosis? Do you perceive any threat to privacy of the individual in the use of Al in healthcare?

  • 2025PrelimsGS1

    Consider the following statements: I. It is expected that Majorana 1 chip will enable quantum computing. II. Majorana 1 chip has been introduced by Amazon Web Services (AWS). III. Deep learning is a subset of machine learning. Which of the statements given above are correct?