अपनी आँखें मत घुमाएँ - एआई सिर्फ एक और विनाशकारी तकनीकी सनक नहीं है

अगर आपने यह पहले सुना है तो मुझे रोकें: "यह नई तकनीक सब कुछ बदल देगी!"

यह एक ऐसा मुहावरा है जिसे विश्लेषकों और तकनीकी अधिकारियों द्वारा वर्तमान समय के प्रचलित शब्द के साथ बार-बार दोहराया जाता है। और 2023 में, वह चर्चा का विषय एआई है। चैटजीपीटी माइक्रोसॉफ्ट ने दुनिया में तहलका मचा दिया है अपने एज ब्राउज़र को फिर से डिज़ाइन किया गया एक एआई चैटबॉट के आसपास, और Google अपने एआई मॉडल को खोज में गहराई से एकीकृत करने के लिए दौड़ रहा है।

अगर आपको लगता है कि एआई सिर्फ एक और सनक है तो मैं आपको दोष नहीं दूंगा। मैं समझता हूं कि किसी भी तकनीक में कोई क्रांति होने का दावा करने को लेकर संशयवाद (और स्पष्ट रूप से, संशयवाद) है, जबकि बहुत सी तकनीकें क्रांति नहीं हैं। लेकिन जहां संवर्धित वास्तविकता, मेटावर्स, और एनएफटी सापेक्ष अस्पष्टता में फीके पड़ गए हैं, एआई कहीं नहीं जा रहा है - बेहतर और बदतर के लिए।

यह नया नहीं है

आइए यहां स्पष्ट करें: रोजमर्रा की जिंदगी को प्रभावित करने वाला एआई कोई नई बात नहीं है; टेक कंपनियाँ आख़िरकार इसके बारे में डींगें मार रही हैं। यह वर्षों से पर्दे के पीछे आपके द्वारा उपयोग की जाने वाली चीज़ों को शक्ति प्रदान कर रहा है।

उदाहरण के लिए, जिस किसी ने भी Google खोज (पढ़ें: हर कोई) के साथ इंटरैक्ट किया है, उसने केवल एक ही क्वेरी के साथ एक दर्जन या अधिक एआई मॉडल का अनुभव किया है। 2020 में, Google ने एक अपडेट पेश किया वर्तनी को सही करने, लेखों में महत्वपूर्ण अंशों की पहचान करने और YouTube वीडियो से हाइलाइट उत्पन्न करने के लिए AI का लाभ उठाया गया।

यह सिर्फ Google ही नहीं है। नेटफ्लिक्स और अमेज़ॅन देखने और खरीदारी की अनुशंसाएँ उत्पन्न करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। दर्जनों एआई सपोर्ट चैट प्रोग्राम टारगेट से आपके क्षेत्रीय इंटरनेट प्रदाता तक ग्राहक सेवा प्रदान करते हैं। मार्गदर्शन Google Maps जैसे प्रोग्राम AI का उपयोग करते हैं बाधाओं, गति जाल और यातायात भीड़ की पहचान करना।

ये तो बस कुछ उच्च-स्तरीय उदाहरण हैं। अधिकांश चीजें जो पहले स्थैतिक एल्गोरिदम के साथ की जा सकती थीं - यदि 'यह', तो 'वह' - अब एआई के साथ की जा सकती हैं, और लगभग हमेशा बेहतर परिणामों के साथ। AI चिप्स भी डिजाइन कर रहा है जो आज अधिकांश इलेक्ट्रॉनिक्स को शक्ति प्रदान करता है (और मानव डिजाइनरों की तुलना में बेहतर काम कर रहा है)।

Google और Microsoft जैसी कंपनियाँ उस AI पर से पर्दा हटा रही हैं जो कई वर्षों से उनकी सेवाओं को शक्ति प्रदान कर रहा है। एआई और तकनीकी सनकों की अंतहीन बाढ़ के बीच यही महत्वपूर्ण अंतर है जो हम हर साल देखते हैं।

समय के साथ बेहतर

एआई की स्थायित्व शक्ति इस तथ्य पर निर्भर करती है कि हम सभी पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यहां एक और महत्वपूर्ण तत्व है। एआई को आपसे निवेश की आवश्यकता नहीं है। इसके लिए निश्चित रूप से बहुत अधिक धन और शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन यह बोझ अंतिम उपयोगकर्ता पर नहीं, बल्कि एआई हथियारों की दौड़ में शामिल दर्जनों कंपनियों पर पड़ता है।

यह एक बुनियादी अंतर है. मेटावर्स प्रचार आपको बताता है कि आपको एक महंगा हेडसेट खरीदने की ज़रूरत है मेटा क्वेस्ट प्रो भाग लेने के लिए, और एनएफटी चाहते हैं कि आप कोड के लिए नकद राशि जुटाएं। एआई केवल यह पूछता है कि क्या आप चाहते हैं कि जो कार्य आप पहले से कर रहे हैं वे आसान और अधिक प्रभावी हों। यह बहुत ही अलग है।

एआई को इस उभरती (जल्द ही ख़त्म होने वाली) तकनीक की बढ़ती तकलीफ़ भी नहीं है। इसकी अपनी समस्याएं हैं, जिन पर मैं आगे चर्चा करूंगा, लेकिन जेनरेटर एआई के आधार को पहले ही इस हद तक परिष्कृत किया जा चुका है कि यह प्राइमटाइम के लिए तैयार है। आपको महंगी, आधी-अधूरी तकनीक से परेशान होने की ज़रूरत नहीं है, जिसमें कई व्यावहारिक अनुप्रयोग नहीं हैं।

इसमें एक वादा भी है. एआई मॉडल जैसे कि अब खोज इंजन और वेब ब्राउज़र को सशक्त बनाने वाले मॉडल सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करते हैं। वे चीजों को गलत समझेंगे, लेकिन उनमें से हर एक गलत कदम को एक सकारात्मक फीडबैक लूप में डाल दिया जाता है जो समय बीतने के साथ एआई में सुधार करता है। फिर, मैं इस विश्वास के बारे में संदेह को समझता हूं कि एआई जादुई रूप से बेहतर हो जाएगा, लेकिन मैं उस तर्क पर उस तकनीकी सीईओ से कहीं अधिक भरोसा करता हूं जो मुझे बता रहा है कि एक मूलमंत्र दुनिया को बदलने वाला है।

एक चेतावनी संकेत

इसे घुमाओ मत; यह एआई का जोरदार समर्थन नहीं है। जितनी सकारात्मकताएँ वह ला सकता है, एआई कुछ गंभीर वास्तविकताएँ भी लाता है।

पहला और सबसे स्पष्ट: एआई कई बार ग़लत होता है। Google के बार्ड AI के पहले डेमो में एक उत्तर दिखाया गया यह पहले खोज परिणाम से अस्वीकृत हो गया था. माइक्रोसॉफ्ट के चैटजीपीटी-संचालित बिंग ने यह भी साबित कर दिया है कि जटिल, तकनीकी प्रश्न अक्सर एआई को परेशान कर देते हैं, जिसके परिणामस्वरूप किसी भी वेबसाइट से कॉपी-पेस्ट का काम खोज इंजन में पहला परिणाम होता है।

यह काफी सामान्य लगता है, लेकिन लगातार सीखने वाली मशीन उन समस्याओं को दूर कर सकती है जो हमारे पास पहले से ही ऑनलाइन हैं - और यह समझ विकसित करती है कि वे समस्याएं वैध नहीं हैं। उदाहरण के लिए, चित्रोपमा पत्रक और प्रोसेसर ब्रांड एएमडी ने हाल ही में एक कमाई कॉल में घोषणा की यह "अंडरशिपिंग" चिप्स था, जिसके कारण कई आउटलेट्स ने शुरू में रिपोर्ट दी कि कंपनी मूल्य निर्धारण कर रही थी। ऐसा नहीं है. यह शब्द केवल उन उत्पादों की संख्या को संदर्भित करता है जिन्हें एएमडी खुदरा विक्रेताओं को भेज रहा है और यह दर्शाता है कि मांग कम है। क्या कोई एआई उस संदर्भ को समझेगा? या क्या यह उसी ग़लतफ़हमी के साथ चलेगा जिसे आमतौर पर विश्वसनीय स्रोत पहले से ही ग़लती से दोहरा रहे हैं?

इन जटिल विषयों के इर्द-गिर्द गलत सूचनाओं का नकारात्मक फीडबैक लूप देखना कठिन नहीं है, न ही ये एआई नकारात्मक रूढ़िवादिता को सुदृढ़ करना कैसे सीख सकते हैं। अध्ययन करते हैं जॉन्स हॉपकिन्स शो से एआई मॉडल में अक्सर नस्लवादी और लिंगवादी पूर्वाग्रह मौजूद होते हैं, और जैसा कि अध्ययन में लिखा गया है: "मशीन सीखने के तरीकों में रूढ़िवादिता, पूर्वाग्रह और भेदभाव को बड़े पैमाने पर प्रलेखित किया गया है।"

इस प्रकार के पूर्वाग्रह से बचाने के लिए सुरक्षा उपाय मौजूद हैं, लेकिन आप अभी भी इन रेलिंगों से बच सकते हैं और बता सकते हैं कि एआई क्या मानता है। मैं इन रूढ़िबद्ध धारणाओं को कायम रखने से बचने के लिए उदाहरणों से लिंक नहीं करूंगा, लेकिन स्टीवन पिएंटाडोसीयूसी बर्कले में संज्ञानात्मक कंप्यूटर विज्ञान के एक प्रोफेसर और शोधकर्ता ने आधा दर्जन इनपुट का खुलासा किया जो उत्पन्न होंगे कुछ महीने पहले चैटजीपीटी के भीतर नस्लवादी, लैंगिकवादी प्रतिक्रियाएं - और उनमें से किसी को भी सामने लाना विशेष रूप से कठिन नहीं था साथ।

यह सच है कि एआई को इन मोर्चों पर समर्पण के लिए प्रेरित किया जा सकता है, लेकिन अभी तक ऐसा नहीं हुआ है। इस बीच, Google और Microsoft अपने प्रतिद्वंद्वी AI को पहले लॉन्च करने के लिए हथियारों की दौड़ में फंस गए हैं, सभी में वही आधार हैं जो वर्षों से AI मॉडल में मौजूद हैं। सुरक्षा के साथ भी, यह बात है कि कब, नहीं, ये मॉडल उसी सड़े हुए मूल में बदल जाएंगे जो हमने उनकी स्थापना के बाद से एआई के माध्यम से देखा है।

मैं यह नहीं कह रहा हूं कि यह पूर्वाग्रह जानबूझकर है, और मुझे विश्वास है कि Microsoft और Google जितना संभव हो सके इसे दूर करने के लिए काम कर रहे हैं। लेकिन अभी एआई के पीछे की गति इन चिंताओं को पृष्ठभूमि में धकेल देती है और उनके निहितार्थों को नजरअंदाज कर देती है। आख़िरकार, एआई क्रांति हम पर है, और यह किसी अन्य तकनीकी सनक की तरह जल्दी से अस्पष्टता में नहीं जाएगी। मेरी एकमात्र आशा यह है कि प्रतिस्पर्धा की कभी न खत्म होने वाली आवश्यकता जिम्मेदारी की आवश्यकता को ख़त्म करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

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