{
    "How Fast Is AI Actually Improving? The Numbers Every Common Person Needs to Know": "AI वास्तव में कितनी तेजी से सुधार कर रहा है? वे संख्याएँ जिन्हें हर आम व्यक्ति को जानना आवश्यक है",
    "In 2020, AI could not write a coherent paragraph. In 2022, it passed the bar exam. In 2024, it won a Nobel Prize. In 2025, it started writing code better than most human programmers. This is not normal technological progress. Something unprecedented is happening — and it will reshape every job, every industry, and every country within your lifetime. This article explains exactly what is changing, how fast, and what it means for you.": "2020 में, AI एक सुसंगत अनुच्छेद नहीं लिख सका। 2022 में इसने बार परीक्षा उत्तीर्ण की। 2024 में, इसने नोबेल पुरस्कार जीता। 2025 में, इसने अधिकांश मानव प्रोग्रामर की तुलना में बेहतर कोड लिखना शुरू कर दिया। यह सामान्य तकनीकी प्रगति नहीं है. कुछ अभूतपूर्व घटित हो रहा है - और यह आपके जीवनकाल में हर नौकरी, हर उद्योग और हर देश को नया आकार देगा। यह आलेख स्पष्ट रूप से बताता है कि क्या बदल रहा है, कितनी तेजी से बदल रहा है और इसका आपके लिए क्या मतलब है।",
    "In 2019, the best AI systems could not reliably identify objects in a photograph. In 2022, an AI passed the United States Bar Examination (a law licence test that most law school graduates fail on the first attempt). In 2024, an AI system won the Nobel Prize in Chemistry. In 2025, AI started writing complex software code faster and more accurately than experienced human programmers.": "2019 में, सर्वश्रेष्ठ AI सिस्टम किसी तस्वीर में वस्तुओं की विश्वसनीय रूप से पहचान नहीं कर सके। 2022 में, एक AI ने यूनाइटेड स्टेट्स बार परीक्षा (एक कानून लाइसेंस परीक्षा जिसमें अधिकांश लॉ स्कूल स्नातक पहले प्रयास में असफल हो जाते हैं) उत्तीर्ण की। 2024 में, एक AI प्रणाली ने रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार जीता। 2025 में, AI ने अनुभवी मानव प्रोग्रामर की तुलना में जटिल सॉफ्टवेयर कोड को तेजी से और अधिक सटीक रूप से लिखना शुरू कर दिया।",
    "This is five years. Not fifty. Not twenty. Five years.": "ये पांच साल है. पचास नहीं. बीस नहीं. पांच साल.",
    "No other technology in human history has improved this quickly. The internet took a decade to transform commerce. The smartphone took fifteen years to reach a billion people. AI's transformation is happening on a compressed timeline that no one fully anticipated — including the researchers building it.": "मानव इतिहास में किसी भी अन्य तकनीक ने इतनी तेजी से सुधार नहीं किया है। वाणिज्य को बदलने में इंटरनेट को एक दशक लग गया। एक अरब लोगों तक स्मार्टफोन पहुंचने में पंद्रह साल लग गए। AI का परिवर्तन एक संपीड़ित समयरेखा पर हो रहा है जिसकी किसी ने भी पूरी तरह से आशा नहीं की थी - जिसमें इसे बनाने वाले शोधकर्ता भी शामिल थे।",
    "This article explains, in plain numbers and plain language, exactly what has changed, how fast it is changing, and what it means for you — for your job, your children's education, your country's economy.": "यह लेख स्पष्ट संख्याओं और सरल भाषा में बताता है कि वास्तव में क्या बदल गया है, यह कितनी तेजी से बदल रहा है, और इसका आपके लिए क्या मतलब है - आपकी नौकरी, आपके बच्चों की शिक्षा, आपके देश की अर्थव्यवस्था के लिए।",
    "6 Months": "6 महीने",
    "Approximate time for AI capabilities to double in key domains — faster than Moore's Law (18 months for computing chips) and unlike any prior technology curve": "प्रमुख डोमेन में AI क्षमताओं को दोगुना करने का अनुमानित समय - मूर के नियम (कंप्यूटिंग चिप्स के लिए 18 महीने) से तेज़ और किसी भी पूर्व प्रौद्योगिकी वक्र के विपरीत",
    "Source: Epoch AI Research, AI progress measurement, 2025": "स्रोत: युग AI अनुसंधान, AI प्रगति माप, 2025",
    "99%": "99%",
    "Cost reduction in AI since 2020 — what cost $1,000 in 2020 for AI processing now costs less than $1, making powerful AI accessible to everyone": "2020 के बाद से AI में लागत में कमी - AI प्रसंस्करण के लिए 2020 में $1,000 की लागत अब $1 से कम हो गई है, जिससे शक्तिशाली AI सभी के लिए सुलभ हो गया है",
    "Source: Anthropic, OpenAI pricing history; AI Index Report 2025": "स्रोत: Anthropic, OpenAI मूल्य निर्धारण इतिहास; AI सूचकांक रिपोर्ट 2025",
    "Top 1%": "शीर्ष 1%",
    "Where Claude Opus 4.8 and GPT-4o score on standardised tests designed for humans — above the vast majority of professionals in law, medicine, and science": "जहां क्लॉड ओपस 4.8 और GPT-4o मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किए गए मानकीकृत परीक्षणों पर स्कोर करते हैं - कानून, चिकित्सा और विज्ञान के अधिकांश पेशेवरों से ऊपर",
    "Source: Anthropic, OpenAI, model evaluation reports, 2025": "स्रोत: Anthropic, OpenAI, मॉडल मूल्यांकन रिपोर्ट, 2025",
    "2030": "2030",
    "Year by which leading AI researchers estimate AI may match or exceed human performance across most cognitive tasks — a prediction most made in 2024, not 2010": "वह वर्ष जिसके अनुसार प्रमुख AI शोधकर्ताओं का अनुमान है कि AI अधिकांश संज्ञानात्मक कार्यों में मानव प्रदर्शन से मेल खा सकता है या उससे अधिक हो सकता है - यह भविष्यवाणी सबसे अधिक 2024 में की गई है, 2010 में नहीं",
    "Source: AI Impacts survey of ML researchers, 2024": "स्रोत: AI ML शोधकर्ताओं का प्रभाव सर्वेक्षण, 2024",
    "Part 1: The Year-by-Year Story — How We Got Here So Fast": "भाग 1: साल-दर-साल कहानी - हम इतनी तेजी से यहाँ कैसे पहुँचे",
    "Understanding the speed requires seeing the timeline.": "गति को समझने के लिए समयरेखा देखने की आवश्यकता होती है।",
    "2017–2019: The Foundation Is Laid (Invisible to Most People)": "2017–2019: नींव रखी जा चुकी है (ज्यादातर लोगों के लिए अदृश्य)",
    "In 2017, Google researchers published a paper called \"Attention Is All You Need.\" It described a new neural network architecture called the Transformer. Almost nobody outside research labs noticed.": "2017 में, Google शोधकर्ताओं ने \"अटेंशन इज़ ऑल यू नीड\" नामक एक पेपर प्रकाशित किया। इसने ट्रांसफार्मर नामक एक नए तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का वर्णन किया। अनुसंधान प्रयोगशालाओं के बाहर लगभग किसी ने भी ध्यान नहीं दिया।",
    "The Transformer solved a key problem: AI systems could now process entire long texts all at once, understanding context and relationships between words across long distances. Previous AI systems read text word by word, like a very slow reader who forgot the beginning of the sentence by the time they reached the end.": "ट्रांसफार्मर ने एक प्रमुख समस्या हल कर दी: AI सिस्टम अब संपूर्ण लंबे पाठों को एक ही बार में संसाधित कर सकता है, लंबी दूरी के शब्दों के बीच संदर्भ और संबंधों को समझ सकता है। पिछला AI सिस्टम पाठ को शब्द दर शब्द पढ़ता है, एक बहुत धीमे पाठक की तरह जो अंत तक पहुंचते-पहुंचते वाक्य की शुरुआत भूल जाता है।",
    "This breakthrough did not produce any immediately impressive products. It was infrastructure — the foundation for everything that would follow.": "इस सफलता से तुरंत कोई प्रभावशाली उत्पाद नहीं निकला। यह बुनियादी ढाँचा था - आने वाली हर चीज़ की नींव।",
    "2020: GPT-3 Shocks Researchers": "2020: GPT-3 शोधकर्ताओं को झटका",
    "OpenAI released GPT-3 in 2020. It had 175 billion parameters (a measure of its internal complexity) — enormous for the time. Researchers gave it writing tasks and were disturbed by the quality.": "OpenAI ने 2020 में GPT-3 जारी किया। इसमें 175 बिलियन पैरामीटर (इसकी आंतरिक जटिलता का एक माप) था - जो उस समय के लिए बहुत बड़ा था। शोधकर्ताओं ने इसे लेखन कार्य दिया और गुणवत्ता से परेशान थे।",
    "GPT-3 could:": "GPT-3 यह कर सकता है:",
    "Write coherent essays in any style": "किसी भी शैली में सुसंगत निबंध लिखें",
    "Complete partial sentences with surprising accuracy": "आश्चर्यजनक सटीकता के साथ आंशिक वाक्यों को पूरा करें",
    "Answer questions about history, science, and literature": "इतिहास, विज्ञान और साहित्य के बारे में प्रश्नों के उत्तर दें",
    "Write basic computer code": "बुनियादी कंप्यूटर कोड लिखें",
    "The public did not have access. Researchers did. And many of them wrote papers expressing genuine surprise — and alarm — at what they were seeing.": "जनता की पहुंच नहीं थी. शोधकर्ताओं ने किया. और उनमें से कई ने जो कुछ वे देख रहे थे उस पर वास्तविक आश्चर्य - और चिंता - व्यक्त करते हुए पत्र लिखे।",
    "2022: ChatGPT Arrives. The World Changes.": "2022: ChatGPT आता है। दुनिया बदल जाती है.",
    "OpenAI made ChatGPT publicly available in November 2022. It reached 1 million users in 5 days — faster than any product in history. Facebook took 10 months. Instagram took 2.5 months. Netflix took 3.5 years.": "OpenAI ने ChatGPT को नवंबर 2022 में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया। यह 5 दिनों में 1 मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गया - इतिहास में किसी भी उत्पाद की तुलना में तेज़। फेसबुक को 10 महीने लगे. इंस्टाग्राम को 2.5 महीने लगे। नेटफ्लिक्स को 3.5 साल लग गए।",
    "In the same year, GPT-4 (released early 2023) scored:": "उसी वर्ष, GPT-4 (जल्दी जारी 2023) ने स्कोर किया:",
    "Top 10% on the US Bar Exam (law)": "US बार परीक्षा (कानून) में शीर्ष 10%",
    "Top 10% on the US Medical Licensing Exam": "US मेडिकल लाइसेंसिंग परीक्षा में शीर्ष 10%",
    "87th percentile on the SAT (standardised college test)": "SAT (मानकीकृत कॉलेज परीक्षण) पर 87वाँ प्रतिशतक",
    "Top 11% on the GRE (graduate school test)": "GRE (स्नातक विद्यालय परीक्षण) पर शीर्ष 11%",
    "These were tasks the AI was never specifically trained to do. It learned to reason about law, medicine, and mathematics as a side effect of learning from a massive amount of human-written text.": "ये ऐसे कार्य थे जिन्हें करने के लिए AI को कभी भी विशेष रूप से प्रशिक्षित नहीं किया गया था। इसने भारी मात्रा में मानव-लिखित पाठ से सीखने के दुष्प्रभाव के रूप में कानून, चिकित्सा और गणित के बारे में तर्क करना सीखा।",
    "2023: The Year Capabilities Exploded": "2023: वर्ष क्षमताओं का विस्फोट हुआ",
    "Between January and December 2023:": "जनवरी और दिसंबर के बीच 2023:",
    "AI image generation went from experimental to photorealistic": "AI छवि निर्माण प्रयोगात्मक से फोटोयथार्थवादी हो गया",
    "AI coding assistants (GitHub Copilot) were adopted by 1.3 million developers": "AI कोडिंग असिस्टेंट (GitHub Copilot) को 1.3 मिलियन डेवलपर्स द्वारा अपनाया गया था",
    "Google released Bard (now Gemini); Meta released Llama": "Google ने बार्ड (अब Gemini) जारी किया; मेटा ने लामा को रिहा कर दिया",
    "AI started passing the IIT JEE (India's engineering entrance exam) at the level of students who would qualify for the top institutes": "AI ने IIT JEE (भारत की इंजीनियरिंग प्रवेश परीक्षा) को उन छात्रों के स्तर पर उत्तीर्ण करना शुरू कर दिया जो शीर्ष संस्थानों के लिए अर्हता प्राप्त करेंगे",
    "Claude (by Anthropic) demonstrated complex multi-step reasoning for the first time at scale": "क्लाउड (Anthropic द्वारा) ने पहली बार बड़े पैमाने पर जटिल बहु-चरणीय तर्क का प्रदर्शन किया",
    "Most importantly, the cost of running AI dropped by approximately 97% in this single year. What cost a company ₹7,000 to process in January 2023 cost ₹200 in December 2023.": "सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इस एक वर्ष में AI चलाने की लागत लगभग 97% कम हो गई है। जनवरी में प्रक्रिया करने के लिए एक कंपनी ₹7,000 की लागत क्या है, दिसंबर 2023 में 2023 लागत ₹200।",
    "2024: The Nobel Prize and the Protein Folding Breakthrough": "2024: नोबेल पुरस्कार और प्रोटीन फोल्डिंग ब्रेकथ्रू",
    "October 2024: The Nobel Prize in Chemistry was awarded to Demis Hassabis and John Jumper (DeepMind) and David Baker for work on protein structure prediction — solving a problem that biology had been unable to crack for 50 years.": "अक्टूबर 2024: रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार डेमिस हसाबिस और जॉन जम्पर (डीपमाइंड) और डेविड बेकर को प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी पर काम करने के लिए प्रदान किया गया - एक ऐसी समस्या का समाधान करना जिसे जीव विज्ञान 50 वर्षों से हल करने में असमर्थ था।",
    "AlphaFold 2 (DeepMind's AI) mapped the 3D structure of essentially every protein known to science — over 200 million proteins. This is the molecular machinery of all life. Doing this experimentally would have taken thousands of laboratories hundreds of years. AlphaFold did it in months.": "अल्फाफोल्ड 2 (डीपमाइंड का AI) ने अनिवार्य रूप से विज्ञान के लिए ज्ञात प्रत्येक प्रोटीन की 3D संरचना को मैप किया - 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन। यह समस्त जीवन की आणविक मशीनरी है। प्रायोगिक तौर पर ऐसा करने में हजारों प्रयोगशालाओं को सैकड़ों वर्ष लग गए होंगे। अल्फ़ाफोल्ड ने इसे महीनों में पूरा किया।",
    "For medicine: this means AI is now accelerating drug discovery for diseases like cancer, malaria, and tuberculosis. New drugs typically take 12 years and ₹8,000 crore to develop. AI is cutting that timeline dramatically.": "दवा के लिए: इसका मतलब है कि AI अब कैंसर, मलेरिया और तपेदिक जैसी बीमारियों के लिए दवा की खोज में तेजी ला रहा है। नई दवाओं को विकसित होने में आम तौर पर 12 साल और ₹8,000 करोड़ लगते हैं। AI उस समयरेखा में नाटकीय रूप से कटौती कर रहा है।",
    "In the same year:": "उसी वर्ष:",
    "AI models started doing real scientific research autonomously — not just assisting researchers but generating and testing hypotheses": "AI मॉडल ने स्वायत्त रूप से वास्तविक वैज्ञानिक अनुसंधान करना शुरू कर दिया - न केवल शोधकर्ताओं की सहायता करना बल्कि परिकल्पनाओं का निर्माण और परीक्षण करना",
    "Google's Gemini 1.5 could process 1 million tokens of context — meaning it could \"read\" and reason about an entire 1,500-page book at once": "Google का Gemini 1.5 संदर्भ के 1 मिलियन टोकन संसाधित कर सकता है - जिसका अर्थ है कि यह एक बार में संपूर्ण 1,500-पृष्ठ पुस्तक को \"पढ़\" सकता है और तर्क कर सकता है",
    "AI video generation (Sora, Runway) reached the quality of basic film production": "AI वीडियो पीढ़ी (सोरा, रनवे) बुनियादी फिल्म निर्माण की गुणवत्ता तक पहुंच गई",
    "2025: The Year AI Started Writing Code Better Than Humans": "2025: वह वर्ष जब AI ने इंसानों से बेहतर कोड लिखना शुरू किया",
    "By mid-2025, AI coding benchmarks showed something that would have seemed like science fiction five years earlier:": "2025 के मध्य तक, AI कोडिंग बेंचमार्क ने कुछ ऐसा दिखाया जो पांच साल पहले विज्ञान कथा जैसा प्रतीत होता था:",
    "SWE-bench is a test where AI systems are given real software bugs from real open-source projects and asked to fix them, without guidance. In 2023, the best AI systems fixed 1–2% of bugs. By mid-2025, leading systems were fixing 50–60% of bugs autonomously.": "SWE-बेंच एक परीक्षण है जहां AI सिस्टम को वास्तविक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स से वास्तविक सॉफ़्टवेयर बग दिए जाते हैं और बिना किसी मार्गदर्शन के उन्हें ठीक करने के लिए कहा जाता है। 2023 में, सर्वश्रेष्ठ AI सिस्टम ने 1-2% बग्स को ठीक किया। मध्य-2025 तक, अग्रणी प्रणालियाँ स्वायत्त रूप से 50-60% बग्स को ठीक कर रही थीं।",
    "This is not \"slightly better at coding.\" This is a 30× improvement in 18 months.": "यह \"कोडिंग में थोड़ा बेहतर नहीं है।\" यह 18 महीनों में 30× सुधार है।",
    "Claude Opus 4.8 and GPT-4o scored in the 99th percentile on the MATH benchmark — a test of olympiad-level mathematics that the top 1% of students struggle with. In 2020, AI scores on the same test were below 10%.": "क्लॉड ओपस 4.8 और GPT-4o ने MATH बेंचमार्क पर 99वें प्रतिशत में स्कोर किया - ओलंपियाड स्तर के गणित का एक परीक्षण जिसमें शीर्ष 1% छात्रों को संघर्ष करना पड़ता है। 2020 में, उसी परीक्षण पर AI स्कोर 10% से नीचे थे।",
    "---": "---",
    "Part 2: What Exactly Got Better — The Five Dimensions": "भाग 2: वास्तव में क्या बेहतर हुआ - पाँच आयाम",
    "AI did not improve in one way. It improved across every dimension simultaneously. Understanding these helps you see why the change is so significant.": "AI में एक तरह से सुधार नहीं हुआ। इसमें हर आयाम में एक साथ सुधार हुआ। इन्हें समझने से आपको यह देखने में मदद मिलती है कि परिवर्तन इतना महत्वपूर्ण क्यों है।",
    "Dimension 1: Raw Intelligence (Reasoning)": "आयाम 1: कच्ची बुद्धिमत्ता (तर्क)",
    "Early AI systems were pattern-matchers. They could complete a sentence by finding the most statistically likely next word. They could not reason, plan, or check their own work.": "आरंभिक AI सिस्टम पैटर्न-मिलानकर्ता थे। वे सांख्यिकीय रूप से सबसे अधिक संभावित अगले शब्द को ढूंढकर एक वाक्य पूरा कर सकते हैं। वे अपने काम के बारे में तर्क, योजना या जाँच नहीं कर सकते थे।",
    "Modern AI can:": "आधुनिक AI कर सकते हैं:",
    "Work through multi-step logical problems": "बहु-चरणीय तार्किक समस्याओं पर काम करें",
    "Identify when its own previous answer was wrong": "पहचानें कि उसका अपना पिछला उत्तर कब गलत था",
    "Consider multiple hypotheses before choosing": "चुनने से पहले कई परिकल्पनाओं पर विचार करें",
    "Explain its reasoning step by step": "इसके तर्क को चरण दर चरण स्पष्ट करें",
    "The benchmark used to measure reasoning is called MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — 57 academic subjects from elementary school to graduate level. Here is the progress:": "तर्क को मापने के लिए उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क को MMLU (मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग) कहा जाता है - प्राथमिक विद्यालय से स्नातक स्तर तक 57 शैक्षणिक विषय। यहाँ प्रगति है:",
    "| Year | Best AI score on MMLU |\n|---|---|\n| 2020 | 43% |\n| 2021 | 63% |\n| 2022 | 70% |\n| 2023 | 86% |\n| 2024 | 92% |\n| 2025 | 95%+ |": "| वर्ष | MMLU पर सर्वश्रेष्ठ AI स्कोर |\n|---|---|\n| 2020 | 43% |\n| 2021 | 63% |\n| 2022 | 70% |\n| 2023 | 86% |\n| 2024 | 92% |\n| 2025 | 95%+ |",
    "Human expert performance on this benchmark is approximately 89%. AI surpassed it in 2024.": "इस बेंचमार्क पर मानव विशेषज्ञ का प्रदर्शन लगभग 89% है। AI ने 2024 में इसे पीछे छोड़ दिया।",
    "Dimension 2: Context (Memory)": "आयाम 2: प्रसंग (स्मृति)",
    "An AI's \"context window\" is how much text it can hold in memory at once — what it can \"see\" and reason about in one conversation.": "एक AI की \"संदर्भ विंडो\" यह है कि वह एक बार में मेमोरी में कितना टेक्स्ट रख सकती है - वह एक बातचीत में क्या \"देख\" सकती है और क्या तर्क कर सकती है।",
    "| Year | Context window of best AI |\n|---|---|\n| 2020 (GPT-3) | 4,000 tokens ≈ 3 pages |\n| 2022 (GPT-4) | 32,000 tokens ≈ 25 pages |\n| 2024 (Gemini 1.5) | 1,000,000 tokens ≈ 750 pages |\n| 2025 (Claude Opus 4.8) | 1,000,000 tokens ≈ 750 pages |": "| वर्ष | सर्वश्रेष्ठ AI की संदर्भ विंडो |\n|---|---|\n| 2020 (GPT-3) | 4,000 टोकन ≈ 3 पेज |\n| 2022 (GPT-4) | 32,000 टोकन ≈ 25 पेज |\n| 2024 (Gemini 1.5) | 1,000,000 टोकन ≈ 750 पेज |\n| 2025 (क्लाउड ओपस 4.8) | 1,000,000 टोकन ≈ 750 पेज |",
    "What this means in practice: An AI in 2020 could not hold an entire conversation without forgetting the beginning. An AI today can read your entire project folder, your complete medical history, or an entire textbook and reason about all of it simultaneously.": "व्यवहार में इसका क्या मतलब है: 2020 में एक AI शुरुआत को भूले बिना पूरी बातचीत नहीं कर सकता। एक AI आज आपके पूरे प्रोजेक्ट फ़ोल्डर, आपके पूरे मेडिकल इतिहास, या एक संपूर्ण पाठ्यपुस्तक को पढ़ सकता है और इसके बारे में एक साथ तर्क कर सकता है।",
    "Dimension 3: Multimodality (What It Can Process)": "आयाम 3: बहुविधता (यह क्या प्रक्रिया कर सकता है)",
    "| Year | What AI could process |\n|---|---|\n| 2020 | Text only |\n| 2022 | Text + images (basic) |\n| 2023 | Text + images + code (sophisticated) |\n| 2024 | Text + images + video + audio + documents |\n| 2025 | All of the above + real-time voice conversation + live video analysis |": "| वर्ष | AI क्या प्रक्रिया कर सकता है |\n|---|---|\n| 2020 | केवल पाठ |\n| 2022 | पाठ + छवियाँ (मूल) |\n| 2023 | पाठ + छवियाँ + कोड (परिष्कृत) |\n| 2024 | पाठ + चित्र + वीडियो + ऑडियो + दस्तावेज़ |\n| 2025 | उपरोक्त सभी + वास्तविक समय में ध्वनि वार्तालाप + लाइव वीडियो विश्लेषण |",
    "Today's AI can look at a photograph of a blood test report and explain what the numbers mean. It can listen to someone describe symptoms and suggest possible conditions for a doctor to investigate. It can watch a video and summarise what happened. This is a completely different kind of tool from what existed in 2020.": "आज का AI रक्त परीक्षण रिपोर्ट की तस्वीर देख सकता है और बता सकता है कि संख्याओं का क्या मतलब है। यह किसी को लक्षणों का वर्णन करते हुए सुन सकता है और डॉक्टर को जांच के लिए संभावित स्थितियों का सुझाव दे सकता है। यह एक वीडियो देख सकता है और संक्षेप में बता सकता है कि क्या हुआ। यह 2020 में मौजूद टूल से बिल्कुल अलग तरह का टूल है।",
    "Dimension 4: Speed": "आयाम 4: गति",
    "GPT-3 in 2020 took several seconds to generate a paragraph. It felt slow and clunky.": "2020 में GPT-3 को एक पैराग्राफ बनाने में कई सेकंड लगे। यह धीमा और अटपटा लगा।",
    "Modern AI systems respond in under a second. Voice AI conversations with Claude or Gemini in 2025 have less than 200 milliseconds of latency — the same as talking to a human on a phone call. This makes AI feel like a conversation, not like typing into a form.": "आधुनिक AI सिस्टम एक सेकंड से भी कम समय में प्रतिक्रिया देते हैं। 2025 में क्लाउड या Gemini के साथ वॉयस AI वार्तालाप में 200 मिलीसेकंड से कम विलंबता होती है - फ़ोन कॉल पर किसी इंसान से बात करने के समान। इससे AI एक वार्तालाप जैसा महसूस होता है, किसी फॉर्म में टाइप करने जैसा नहीं।",
    "Dimension 5: Cost": "आयाम 5: लागत",
    "This dimension is perhaps the most transformative for India.": "यह आयाम शायद भारत के लिए सबसे अधिक परिवर्तनकारी है।",
    "| Year | Cost to process 1 million tokens (≈750 pages of text) |\n|---|---|\n| 2020 | ~$60 (≈₹5,000) |\n| 2022 | ~$30 (≈₹2,500) |\n| 2023 | ~$10 (≈₹830) |\n| 2024 | ~$1 (≈₹83) |\n| 2025 | ~$0.20–$0.60 (≈₹17–₹50) |": "| वर्ष | 1 मिलियन टोकन संसाधित करने की लागत (पाठ के ≈750 पृष्ठ) |\n|---|---|\n| 2020 | ~$60 (≈₹5,000) |\n| 2022 | ~$30 (≈₹2,500) |\n| 2023 | ~$10 (≈₹830) |\n| 2024 | ~$1 (≈₹83) |\n| 2025 | ~$0.20–$0.60 (≈₹17–₹50) |",
    "At today's costs, any small business, any school, any NGO, any individual can afford to use powerful AI. This was not true three years ago.": "आज की कीमत पर, कोई भी छोटा व्यवसाय, कोई भी स्कूल, कोई भी NGO, कोई भी व्यक्ति शक्तिशाली AI का उपयोग कर सकता है। तीन साल पहले यह सच नहीं था.",
    "Part 3: What This Means for Indian Jobs": "भाग 3: भारतीय नौकरियों के लिए इसका क्या अर्थ है",
    "India has approximately 5 million IT workers — the largest IT services workforce in the world. This sector has been India's primary engine of middle-class wealth creation for 30 years. AI's impact on this sector is not future speculation — it is already happening.": "भारत में लगभग 50 लाख IT कर्मचारी हैं - जो दुनिया में सबसे बड़ा IT सेवा कार्यबल है। यह क्षेत्र 30 वर्षों से भारत के मध्यवर्गीय धन सृजन का प्राथमिक इंजन रहा है। इस क्षेत्र पर AI का प्रभाव भविष्य की अटकलें नहीं हैं - यह पहले से ही हो रहा है।",
    "IT and Software Sector": "IT और सॉफ्टवेयर क्षेत्र",
    "AI tools like GitHub Copilot, Claude Code, and Cursor are already handling large portions of routine coding work. A developer using these tools produces code at 2–4× the speed of a developer without them.": "GitHub Copilot, Claude Code और कर्सर जैसे AI उपकरण पहले से ही नियमित कोडिंग कार्य के बड़े हिस्से को संभाल रहे हैं। इन उपकरणों का उपयोग करने वाला एक डेवलपर इनके बिना किसी डेवलपर की गति से 2-4× गति पर कोड तैयार करता है।",
    "What this means: Companies can do the same work with fewer developers. Or the same number of developers can take on far more projects.": "इसका क्या मतलब है: कंपनियां कम डेवलपर्स के साथ वही काम कर सकती हैं। या उतनी ही संख्या में डेवलपर कहीं अधिक प्रोजेक्ट ले सकते हैं।",
    "The jobs most at risk are entry-level coding roles — the \"fresher\" jobs that have been the traditional entry point for lakhs of engineering graduates every year. The jobs least at risk are those requiring system design, client communication, problem framing, and judgment calls.": "सबसे अधिक जोखिम वाली नौकरियाँ प्रवेश-स्तर की कोडिंग भूमिकाएँ हैं - \"ताज़ा\" नौकरियाँ जो हर साल लाखों इंजीनियरिंग स्नातकों के लिए पारंपरिक प्रवेश बिंदु रही हैं। सबसे कम जोखिम वाली नौकरियाँ वे हैं जिनमें सिस्टम डिज़ाइन, क्लाइंट संचार, समस्या निर्धारण और निर्णय कॉल की आवश्यकता होती है।",
    "Recommendation for IT workers: Learn to use AI coding tools now, not after they are mandatory. Engineers who use AI effectively are significantly more productive than those who do not — and this productivity difference is what hiring managers are starting to evaluate.": "IT कार्यकर्ताओं के लिए सिफ़ारिश: AI कोडिंग टूल का उपयोग अभी करना सीखें, अनिवार्य होने के बाद नहीं। जो इंजीनियर AI का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं, वे उन लोगों की तुलना में काफी अधिक उत्पादक हैं जो इसका उपयोग नहीं करते हैं - और यह उत्पादकता अंतर है जिसे काम पर रखने वाले प्रबंधक मूल्यांकन करना शुरू कर रहे हैं।",
    "BPO and Customer Service": "BPO और ग्राहक सेवा",
    "India's BPO sector employs approximately 1.3 million people. AI chatbots in 2025 can handle a large percentage of routine customer queries — billing disputes, basic troubleshooting, account changes — without a human agent.": "भारत का BPO क्षेत्र लगभग 1.3 मिलियन लोगों को रोजगार देता है। 2025 में AI चैटबॉट नियमित ग्राहक प्रश्नों का एक बड़ा प्रतिशत संभाल सकते हैं - बिलिंग विवाद, बुनियादी समस्या निवारण, खाता परिवर्तन - एक मानव एजेंट के बिना।",
    "This is a sector where job displacement is real and already happening. The roles remaining for humans are complex escalations, emotional situations, and senior relationship management.": "यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां नौकरियों का विस्थापन वास्तविक है और पहले से ही हो रहा है। मनुष्यों के लिए शेष भूमिकाएँ जटिल वृद्धि, भावनात्मक परिस्थितियाँ और वरिष्ठ संबंध प्रबंधन हैं।",
    "Content and Translation": "सामग्री और अनुवाद",
    "AI can now write in 100+ languages, including Hindi, Tamil, Bengali, Telugu, Marathi, and Gujarati — at a quality that was not possible two years ago. Bhashini (India's government AI translation system) uses AI to enable real-time translation between 22 Indian languages.": "AI अब हिंदी, तमिल, बंगाली, तेलुगु, मराठी और गुजराती सहित 100+ भाषाओं में लिख सकता है - ऐसी गुणवत्ता पर जो दो साल पहले संभव नहीं थी। Bhashini (भारत की सरकारी AI अनुवाद प्रणाली) 22 भारतीय भाषाओं के बीच वास्तविक समय में अनुवाद को सक्षम करने के लिए AI का उपयोग करती है।",
    "Routine translation work, basic article writing, and simple content creation are being automated. However, original reporting, investigative journalism, creative writing with a unique voice, and content that requires human relationships and sources is not easily replaceable.": "नियमित अनुवाद कार्य, बुनियादी लेख लेखन और सरल सामग्री निर्माण को स्वचालित किया जा रहा है। हालाँकि, मूल रिपोर्टिंग, खोजी पत्रकारिता, अद्वितीय आवाज के साथ रचनात्मक लेखन, और मानवीय रिश्तों और स्रोतों की आवश्यकता वाली सामग्री को आसानी से बदला नहीं जा सकता है।",
    "Healthcare": "स्वास्थ्य देखभाल",
    "AI diagnostic tools are already being deployed at the point of care. AI reading chest X-rays can detect tuberculosis with 96% sensitivity — matching or exceeding general radiologists. India has a critical shortage of radiologists (estimated shortfall of 90,000), so AI in radiology is genuinely expanding access rather than just replacing existing workers.": "AI डायग्नोस्टिक उपकरण पहले से ही देखभाल के बिंदु पर तैनात किए जा रहे हैं। AI छाती के एक्स-रे पढ़ने से 96% संवेदनशीलता के साथ तपेदिक का पता लगाया जा सकता है - सामान्य रेडियोलॉजिस्ट से मेल खाता या उससे अधिक। भारत में रेडियोलॉजिस्ट की भारी कमी है (90,000 की अनुमानित कमी), इसलिए रेडियोलॉजी में AI मौजूदा कर्मचारियों को बदलने के बजाय वास्तव में पहुंच का विस्तार कर रहा है।",
    "AI in drug discovery, personalised medicine, and clinical decision support represents a large job creation opportunity for Indian pharmaceutical and biotech companies.": "दवा खोज, वैयक्तिकृत चिकित्सा और नैदानिक ​​निर्णय समर्थन में AI भारतीय फार्मास्युटिकल और बायोटेक कंपनियों के लिए एक बड़े रोजगार सृजन अवसर का प्रतिनिधित्व करता है।",
    "Agriculture": "कृषि",
    "AI tools that can analyse satellite imagery, soil data, and weather patterns to give farm-level crop advice are being piloted at scale in India. Microsoft's Azure FarmBeats and similar tools are being used by state agriculture departments. AI cannot replace the farmer — but it can give a small farmer in Vidarbha access to the same level of analytical support that large agribusinesses have had for decades.": "AI उपकरण जो खेत-स्तरीय फसल सलाह देने के लिए उपग्रह इमेजरी, मिट्टी डेटा और मौसम के पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं, भारत में बड़े पैमाने पर संचालित किए जा रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट के एज़्योर फ़ार्मबीट्स और इसी तरह के टूल का उपयोग राज्य कृषि विभागों द्वारा किया जा रहा है। AI किसान की जगह नहीं ले सकता - लेकिन यह विदर्भ में एक छोटे किसान को उसी स्तर के विश्लेषणात्मक समर्थन तक पहुंच प्रदान कर सकता है जो बड़े कृषि व्यवसायों को दशकों से मिला हुआ है।",
    "Jobs That Will Grow Because of AI": "नौकरियाँ जो AI के कारण बढ़ेंगी",
    "Some job categories are expanding directly because of AI:": "AI के कारण कुछ नौकरी श्रेणियाँ सीधे विस्तारित हो रही हैं:",
    "AI trainers and prompt engineers — people who teach AI systems how to respond correctly": "AI प्रशिक्षक और त्वरित इंजीनियर - वे लोग जो AI सिस्टम को सही तरीके से प्रतिक्रिया देना सिखाते हैं",
    "AI auditors — people who check AI systems for errors, bias, and compliance": "AI लेखा परीक्षक - वे लोग जो त्रुटियों, पूर्वाग्रह और अनुपालन के लिए AI सिस्टम की जांच करते हैं",
    "AI integration consultants — people who help businesses implement AI tools": "AI एकीकरण सलाहकार - वे लोग जो व्यवसायों को AI उपकरण लागू करने में मदद करते हैं",
    "Healthcare workers — AI expands access to healthcare, requiring more nurses, counsellors, and community health workers to handle the resulting demand": "स्वास्थ्य देखभाल कार्यकर्ता - AI स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच का विस्तार करता है, जिसके परिणामस्वरूप मांग को संभालने के लिए अधिक नर्सों, परामर्शदाताओं और सामुदायिक स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं की आवश्यकता होती है",
    "Skilled tradespeople — electricians, plumbers, construction workers, cooks — jobs requiring physical presence and manual skill are not replaceable by current AI": "कुशल व्यवसायी - इलेक्ट्रीशियन, प्लंबर, निर्माण श्रमिक, रसोइया - भौतिक उपस्थिति और मैन्युअल कौशल की आवश्यकता वाली नौकरियों को वर्तमान AI द्वारा प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है",
    "Part 4: What Happens Next — 2026 and Beyond": "भाग 4: आगे क्या होता है - 2026 और उससे आगे",
    "The researchers closest to AI development — the people at Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, and Meta — have become unusually willing to say things publicly that would have seemed alarmist five years ago.": "AI विकास के सबसे करीबी शोधकर्ता - Anthropic, OpenAI, Google DeepMind और Meta के लोग - सार्वजनिक रूप से उन चीजों को कहने के लिए असामान्य रूप से इच्छुक हो गए हैं जो पांच साल पहले खतरनाक लगती थीं।",
    "In a 2024 survey of 2,778 AI researchers, the median estimate was:": "2,778 AI शोधकर्ताओं के 2024 सर्वेक्षण में, औसत अनुमान था:",
    "50% probability that AI reaches human-level performance across most cognitive tasks by 2047": "50% संभावना है कि AI 2047 द्वारा अधिकांश संज्ञानात्मक कार्यों में मानव-स्तर के प्रदर्शन तक पहुंचता है",
    "10% probability it happens by 2030 — within 4 years": "10% संभावना यह 2030 द्वारा होती है - 4 साल के भीतर",
    "These estimates have moved dramatically earlier over the past five years. In 2016, the median estimate was 2061.": "पिछले पांच वर्षों में ये अनुमान नाटकीय रूप से पहले की ओर बढ़ गए हैं। 2016 में, औसत अनुमान 2061 था।",
    "What \"human-level performance across most cognitive tasks\" means": "\"अधिकांश संज्ञानात्मक कार्यों में मानव-स्तरीय प्रदर्शन\" का क्या अर्थ है",
    "It does not mean a robot with feelings. It means an AI system that can do most knowledge work — writing, coding, analysis, research, medical diagnosis, legal work, customer service, financial planning — at least as well as the average professional trained to do that work.": "इसका मतलब भावनाओं वाला रोबोट नहीं है. इसका मतलब है एक AI प्रणाली जो अधिकांश ज्ञान संबंधी कार्य कर सकती है - लेखन, कोडिंग, विश्लेषण, अनुसंधान, चिकित्सा निदान, कानूनी कार्य, ग्राहक सेवा, वित्तीय नियोजन - कम से कम साथ ही उस कार्य को करने के लिए प्रशिक्षित औसत पेशेवर भी।",
    "This is sometimes called AGI (Artificial General Intelligence). Whether it arrives in 2030 or 2045 matters enormously — but so does being prepared for it in either scenario.": "इसे कभी-कभी AGI (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस) कहा जाता है। चाहे वह 2030 में आए या 2045 में, यह बहुत मायने रखता है - लेकिन किसी भी परिदृश्य में इसके लिए तैयार रहना भी बहुत मायने रखता है।",
    "Near-term (2026–2028) things likely to happen:": "निकट अवधि (2026–2028) चीजें घटित होने की संभावना:",
    "AI agents will work autonomously on multi-day tasks. Today's AI answers questions. Tomorrow's AI will be given a task (\"Research this problem, write a report, and email it to these people\") and complete it over hours or days without human intervention. Early versions of this are already working in research labs.": "AI एजेंट बहु-दिवसीय कार्यों पर स्वायत्त रूप से काम करेंगे। आज का AI सवालों के जवाब देता है। कल के AI को एक कार्य दिया जाएगा (\"इस समस्या पर शोध करें, एक रिपोर्ट लिखें, और इसे इन लोगों को ईमेल करें\") और इसे मानवीय हस्तक्षेप के बिना घंटों या दिनों में पूरा करें। इसके शुरुआती संस्करण पहले से ही अनुसंधान प्रयोगशालाओं में काम कर रहे हैं।",
    "AI in every phone. Google and Apple are already building AI directly into phone chips (on-device AI) so it works without internet. By 2027, every mid-range smartphone will have significant AI capability built in — including voice assistants that rival today's best AI tools, running offline.": "हर फ़ोन में AI. Google और Apple पहले से ही AI को सीधे फ़ोन चिप्स (ऑन-डिवाइस AI) में बना रहे हैं, इसलिए यह इंटरनेट के बिना काम करता है। 2027 द्वारा, हर मिड-रेंज स्मार्टफोन में महत्वपूर्ण AI क्षमता अंतर्निहित होगी - जिसमें वॉयस असिस्टेंट भी शामिल है जो ऑफ़लाइन चलने वाले आज के सबसे अच्छे AI टूल को टक्कर देता है।",
    "AI diagnosis at your local clinic. AI-powered diagnostic tools that can analyse blood tests, X-rays, ECGs, and retinal scans are being approved by regulators in India and globally. By 2028, many district hospitals and private clinics will use AI diagnostic support routinely.": "आपके स्थानीय क्लिनिक में AI निदान। AI-संचालित डायग्नोस्टिक उपकरण जो रक्त परीक्षण, एक्स-रे, ईसीजी और रेटिना स्कैन का विश्लेषण कर सकते हैं, भारत और विश्व स्तर पर नियामकों द्वारा अनुमोदित किए जा रहे हैं। 2028 द्वारा, कई जिला अस्पताल और निजी क्लीनिक नियमित रूप से AI डायग्नोस्टिक समर्थन का उपयोग करेंगे।",
    "AI in Indian language education. AI tutors in Hindi, Tamil, Telugu, and other Indian languages will be accessible to students at every income level. A student in a rural school in Bihar will have access to an AI tutor more knowledgeable than any private tutor available in their area.": "भारतीय भाषा शिक्षा में AI। हिंदी, तमिल, तेलुगु और अन्य भारतीय भाषाओं में AI ट्यूटर हर आय स्तर के छात्रों के लिए उपलब्ध होंगे। बिहार के एक ग्रामीण स्कूल में एक छात्र को अपने क्षेत्र में उपलब्ध किसी भी निजी ट्यूटर की तुलना में अधिक जानकार AI ट्यूटर तक पहुंच प्राप्त होगी।",
    "Part 5: Why India's Position Matters": "भाग 5: भारत की स्थिति क्यों मायने रखती है",
    "India is not a passive observer of this change. Several factors make India's position in AI both important and complicated.": "भारत इस परिवर्तन का निष्क्रिय पर्यवेक्षक नहीं है। कई कारक AI में भारत की स्थिति को महत्वपूर्ण और जटिल दोनों बनाते हैं।",
    "The Talent Advantage": "प्रतिभा का लाभ",
    "India produces approximately 1.5 million engineering graduates per year. Many of the world's top AI researchers are of Indian origin or trained in India. Google's CEO, Microsoft's CEO, and Anthropic's president are all of Indian heritage. India has significant human capital in this field.": "भारत प्रति वर्ष लगभग 15 लाख इंजीनियरिंग स्नातक पैदा करता है। दुनिया के कई शीर्ष AI शोधकर्ता भारतीय मूल के हैं या भारत में प्रशिक्षित हैं। Google के CEO, Microsoft के CEO, और Anthropic के अध्यक्ष सभी भारतीय विरासत के हैं। इस क्षेत्र में भारत के पास महत्वपूर्ण मानव पूंजी है।",
    "The Data Gap": "डेटा गैप",
    "AI systems learn from data. The large AI models that set benchmarks — GPT-4, Claude Opus 4.8, Gemini — were primarily trained on English-language internet data. They work well in English. They work less well in Hindi, Tamil, Telugu, and other Indian languages — because those languages are underrepresented in training data.": "AI सिस्टम डेटा से सीखते हैं। बड़े AI मॉडल जो बेंचमार्क सेट करते हैं - GPT-4, क्लाउड ओपस 4.8, Gemini - मुख्य रूप से अंग्रेजी भाषा के इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित किए गए थे। वे अंग्रेजी में अच्छा काम करते हैं. वे हिंदी, तमिल, तेलुगु और अन्य भारतीय भाषाओं में कम अच्छा काम करते हैं - क्योंकि प्रशिक्षण डेटा में उन भाषाओं का प्रतिनिधित्व कम है।",
    "This is why Bhashini, the IndiaAI Mission's language model initiative, and investments in Indian-language AI matter. If Indian languages are not well-represented in the AI systems of the future, a large portion of India's population will be disadvantaged.": "यही कारण है कि Bhashini, IndiaAI Mission की भाषा मॉडल पहल और भारतीय भाषा AI में निवेश मायने रखता है। यदि भविष्य की AI प्रणालियों में भारतीय भाषाओं का अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं किया गया, तो भारत की आबादी का एक बड़ा हिस्सा वंचित हो जाएगा।",
    "The Infrastructure Challenge": "बुनियादी ढांचा चुनौती",
    "AI computation requires significant electricity and high-speed internet. India's data centre capacity is growing rapidly but remains behind the US, China, and Europe. The IndiaAI Mission has announced ₹10,372 crore in funding partly to build compute infrastructure so India is not entirely dependent on foreign AI systems.": "AI गणना के लिए महत्वपूर्ण बिजली और हाई-स्पीड इंटरनेट की आवश्यकता होती है। भारत की डेटा सेंटर क्षमता तेजी से बढ़ रही है लेकिन अभी भी US, चीन और यूरोप से पीछे है। IndiaAI Mission ने आंशिक रूप से कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने के लिए ₹10,372 करोड़ की फंडिंग की घोषणा की है, ताकि भारत पूरी तरह से विदेशी AI सिस्टम पर निर्भर न रहे।",
    "The Opportunity": "अवसर",
    "India has 900 million internet users and enormous unmet needs in healthcare, education, agriculture, and financial inclusion. AI can help meet those needs in ways that were not economically or logistically possible before. A country that deploys AI well for its population's actual needs — rather than just importing foreign AI products — has a significant development advantage.": "भारत में 900 मिलियन इंटरनेट उपयोगकर्ता हैं और स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा, कृषि और वित्तीय समावेशन में भारी अधूरी जरूरतें हैं। AI उन जरूरतों को उन तरीकों से पूरा करने में मदद कर सकता है जो पहले आर्थिक या तार्किक रूप से संभव नहीं थे। एक देश जो अपनी आबादी की वास्तविक जरूरतों के लिए AI को अच्छी तरह से तैनात करता है - केवल विदेशी AI उत्पादों को आयात करने के बजाय - एक महत्वपूर्ण विकास लाभ है।",
    "What This Means for You — Practically": "आपके लिए इसका क्या अर्थ है - व्यावहारिक रूप से",
    "If you are a student (Class 8 to college):\nThe jobs you will enter in 5–10 years will require AI fluency the way they now require English fluency. Start using AI tools now — for studying, for learning, for creative work. Understand how they work. Be curious, not fearful.": "यदि आप छात्र हैं (कक्षा 8 से कॉलेज तक):\n5-10 वर्षों में आप जिन नौकरियों में प्रवेश करेंगे, उनके लिए AI प्रवाह की आवश्यकता होगी जैसे कि अब उन्हें अंग्रेजी प्रवाह की आवश्यकता होती है। अभी AI टूल का उपयोग करना शुरू करें - अध्ययन के लिए, सीखने के लिए, रचनात्मक कार्य के लिए। समझें कि वे कैसे काम करते हैं. जिज्ञासु बनें, भयभीत नहीं।",
    "If you are working in IT, content, or BPO:\nLearn the AI tools in your domain. An IT professional who uses AI coding tools is more valuable, not less. A content writer who can direct AI to produce first drafts and then edit them is more productive. The displacement risk is real — but it hits people who resist learning the tools much harder than it hits those who adopt them.": "यदि आप IT, सामग्री, या BPO में काम कर रहे हैं:\nअपने डोमेन में AI टूल सीखें। एक IT पेशेवर जो AI कोडिंग टूल का उपयोग करता है वह अधिक मूल्यवान है, कम नहीं। एक सामग्री लेखक जो AI को पहले ड्राफ्ट तैयार करने और फिर उन्हें संपादित करने का निर्देश दे सकता है, वह अधिक उत्पादक है। विस्थापन का जोखिम वास्तविक है - लेकिन यह उन लोगों को अधिक प्रभावित करता है जो उपकरणों को सीखने का विरोध करते हैं, उन लोगों की तुलना में जो उन्हें अपनाते हैं।",
    "If you are a small business owner:\nAI tools can now handle customer queries, draft contracts, analyse your accounts, help with marketing, and translate your content into multiple languages — at costs that a few years ago were only available to large corporations. This is a genuine competitive equaliser.": "यदि आप एक छोटे व्यवसाय के स्वामी हैं:\nAI उपकरण अब ग्राहकों के प्रश्नों को संभाल सकते हैं, अनुबंधों का मसौदा तैयार कर सकते हैं, आपके खातों का विश्लेषण कर सकते हैं, मार्केटिंग में मदद कर सकते हैं और आपकी सामग्री को कई भाषाओं में अनुवाद कर सकते हैं - उस कीमत पर जो कुछ साल पहले केवल बड़े निगमों के लिए उपलब्ध थी। यह एक वास्तविक प्रतिस्पर्धी तुल्यकारक है।",
    "If you are a parent:\nYour child's world will be fundamentally shaped by AI. The most valuable skills to develop are not the ones that AI does well — memorising facts, executing routine tasks — but the ones it does poorly: asking good questions, making ethical judgments, building human relationships, creative and original thinking. Encourage curiosity over memorisation.": "यदि आप माता-पिता हैं:\nआपके बच्चे की दुनिया मूल रूप से AI से आकार लेगी। विकसित करने के लिए सबसे मूल्यवान कौशल वे नहीं हैं जो AI अच्छी तरह से करता है - तथ्यों को याद रखना, नियमित कार्यों को निष्पादित करना - बल्कि वे हैं जो यह खराब तरीके से करता है: अच्छे प्रश्न पूछना, नैतिक निर्णय लेना, मानवीय संबंध बनाना, रचनात्मक और मौलिक सोच। स्मरण करने की जिज्ञासा को प्रोत्साहित करें।",
    "The Bottom Line": "तल - रेखा",
    "The pace of AI improvement is not slowing. Every technical metric — reasoning ability, speed, cost, multimodality, context — has improved by 10× to 100× in the past five years, and the rate of improvement is not declining.": "AI सुधार की गति धीमी नहीं हो रही है। प्रत्येक तकनीकी मीट्रिक - तर्क क्षमता, गति, लागत, बहुविधता, संदर्भ - में पिछले पांच वर्षों में 10× से 100× तक सुधार हुआ है, और सुधार की दर में गिरावट नहीं हो रही है।",
    "The people and countries that understand this trajectory and prepare for it will have enormous advantages. The people and countries that assume the pace will slow, or that AI is \"just a trend,\" will find themselves significantly behind.": "जो लोग और देश इस प्रक्षेप पथ को समझते हैं और इसके लिए तैयारी करते हैं उन्हें भारी लाभ होगा। जो लोग और देश मानते हैं कि गति धीमी हो जाएगी, या कि AI \"सिर्फ एक प्रवृत्ति\" है, वे खुद को काफी पीछे पाएंगे।",
    "You do not need to build AI to benefit from understanding it. You need to know what it can do, use the tools that are already free and available, and watch this space closely.": "इसे समझने से लाभ पाने के लिए आपको AI बनाने की आवश्यकता नहीं है। आपको यह जानना होगा कि यह क्या कर सकता है, उन उपकरणों का उपयोग करें जो पहले से ही मुफ़्त और उपलब्ध हैं, और इस स्थान पर बारीकी से नज़र रखें।",
    "The most dangerous thing is not AI itself. It is being uninformed about how fast it is changing.": "सबसे ख़तरनाक चीज़ AI ही नहीं है। यह कितनी तेजी से बदल रहा है, इसकी जानकारी नहीं दी जा रही है।",
    "Sources": "सूत्रों का कहना है",
    "AI Index Report 2025 — Stanford Institute for Human-Centered AI (Stanford HAI)": "AI सूचकांक रिपोर्ट 2025 - स्टैनफोर्ड इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटर्ड AI (स्टैनफोर्ड HAI)",
    "Epoch AI — AI progress measurement and scaling laws research, 2025": "युग AI - AI प्रगति माप और स्केलिंग कानून अनुसंधान, 2025",
    "Anthropic — Claude model evaluation reports, 2024-25": "Anthropic - क्लाउड मॉडल मूल्यांकन रिपोर्ट, 2024-25",
    "OpenAI — GPT-4 technical report, MMLU and bar exam benchmarks": "OpenAI - GPT-4 तकनीकी रिपोर्ट, MMLU और बार परीक्षा बेंचमार्क",
    "Google DeepMind — AlphaFold 2 and AlphaFold 3 scientific papers": "गूगल डीपमाइंड - अल्फाफोल्ड 2 और अल्फाफोल्ड 3 वैज्ञानिक पेपर",
    "Nobel Prize Committee — Nobel Prize in Chemistry 2024 citation (Hassabis, Jumper, Baker)": "नोबेल पुरस्कार समिति - रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार 2024 उद्धरण (हस्साबिस, जम्पर, बेकर)",
    "AI Impacts — Survey of machine learning researchers on AGI timelines, 2024": "AI प्रभाव - AGI टाइमलाइन, 2024 पर मशीन लर्निंग शोधकर्ताओं का सर्वेक्षण",
    "NASSCOM — India IT sector employment and AI impact report, 2025": "NASSCOM - भारत IT सेक्टर रोजगार और AI प्रभाव रिपोर्ट, 2025",
    "IndiaAI Mission — Government of India, Ministry of Electronics and Information Technology": "IndiaAI Mission - भारत सरकार, इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय",
    "PCLM AI Safety Institute — AI benchmark dataset SWE-bench results, 2025": "PCLM AI सुरक्षा संस्थान - AI बेंचमार्क डेटासेट SWE-बेंच परिणाम, 2025",
    "Bhashini — NPCI\/Ministry of Electronics, language AI programme data": "Bhashini - NPCI\/इलेक्ट्रॉनिक्स मंत्रालय, भाषा AI प्रोग्राम डेटा"
}