द डॉन ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: कैसे इतिहास हमें दिखाता है कि हम एआई क्रांति के लिए तैयार नहीं हो सकते

"यह आवश्यक है कि दुनिया एआई सुरक्षा और नियंत्रण में भारी और तत्काल निवेश करे"

ये जेफ्री हिंटन, एक संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिक और कंप्यूटर वैज्ञानिक के शब्द हैं , जिन्हें अक्सर Google में "एआई के गॉडफादर" के रूप में संदर्भित किया जाता है ।

हिंटन अपनी चिंताओं को उठाने वाले अकेले नहीं हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानवता के लिए एक संभावित खतरा पैदा कर सकती है, क्योंकि एलोन मस्क और स्टीव वोज्नियाक सहित 1,100 से अधिक नेताओं और विशेषज्ञों ने एआई की प्रगति पर 6 महीने के प्रतिबंध के लिए एक खुले पत्र पर हस्ताक्षर किए। सिस्टम जब तक मजबूत शासन स्थापित नहीं किया जा सकता है।

हालांकि इन प्रयासों से विकास में कोई ठोस रुकावट आने की संभावना नहीं है, अगर इतिहास ने हमें कुछ सिखाया है, तो वह यह है कि जब क्षेत्र के शीर्ष विचारक चिंताएं उठा रहे हों, तो मानवता को कम से कम रुक कर सुनना चाहिए।

एआई के अभिनव और दूरंदेशी प्रभाव के बावजूद, यह शायद इतिहास के लेंस के माध्यम से है कि हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के समाज पर पड़ने वाले संभावित परिणामों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और यह निर्धारित कर सकते हैं कि हम आने वाले समय के लिए तैयार हैं या नहीं।

वर्तमान में, ऐसा प्रतीत होता है कि एआई हर जगह है, या कम से कम एआई के बारे में समाचार है। जबकि चैटजीपीटी सबसे प्रसिद्ध उपभोक्ता-सामना करने वाला प्लेटफॉर्म है, पाठ, कोड, भाषण, वीडियो और छवि में कई एप्लिकेशन हैं जो कॉपी राइटिंग, कोड, आर्ट जनरेशन, सर्च, इंटेलिजेंस और मॉडल फाइन जैसे कार्यों के साथ लगभग हर उद्योग को प्रभावित कर रहे हैं। -ट्यूनिंग तेजी से और अधिक सटीक होती जा रही है, जबकि समय के एक अंश में ही रचनात्मकता के लगभग मानवीय स्तर की नकल की जा रही है। एआई न केवल हर उद्योग बल्कि हमारे काम करने के तरीके को भी बाधित करने के लिए तैयार है ।

एआई पहले ही बार परीक्षा में अधिकांश लॉ स्कूल के छात्रों से बेहतर प्रदर्शन कर चुका है , मेडिकल लाइसेंसिंग परीक्षा उत्तीर्ण कर चुका है, और संगीत उद्योग को एक सर्पिल में भेज दिया है, जब इसने एक नकली वायरल ट्रैक पर दुनिया के दो सबसे बड़े कलाकारों के ताल और वितरण को प्रतिबिंबित किया ।

बेशक, एक तर्क दिया जा सकता है कि यह सब इस बात को उजागर करता है कि बार परीक्षा कानून का अभ्यास करने से कितनी दूर है, इस कारण को रेखांकित करता है कि मेडिकल छात्रों को रोगियों के इलाज के लिए योग्य होने से पहले रेजीडेंसी की आवश्यकता क्यों है, और जबकि एआई ड्रेक और दोनों की नकल कर सकता है। द वीकेंड, इसके प्रदर्शन के लिए गीत लिखने के लिए मानव रचनात्मक दिमाग की अभी भी आवश्यकता है। ये तर्क जितने प्रासंगिक हैं, यह सवाल कि क्या हम इस नई तकनीक के साथ आने वाले निहित जोखिमों को पूरी तरह से समझते हैं। आखिरकार, जैसा कि अधिकांश जोखिम प्रबंधन प्रथाएं तय करती हैं, आप किसी ऐसी चीज के लिए कम नहीं कर सकते हैं जिसे आप किसी समस्या के रूप में पहचान भी नहीं सकते। हालांकि कुछ लोग यह तर्क दे सकते हैं कि हम तैयार से अधिक हैं, समय पर एक नज़र डालने से अन्यथा दिखाई दे सकता है।

जब ऐतिहासिक संदर्भ की बात आती है, तो हमारे वर्तमान एआई परिवर्तन और औद्योगिक क्रांति के बीच कुछ तुलना की गई है । किसी स्तर पर तुलना फिट बैठती है। औद्योगिक क्रांति के दौरान कारीगरों और विशिष्ट कौशल श्रमिकों से कारखाने-आधारित उत्पादन की ओर श्रम और उत्पादन के बदलाव ने बड़े पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं के लिए अनुमति दी, जैसे एआई पहले से ही क्रॉस-इंडस्ट्री मैनुअल प्रक्रियाओं के असंख्य को स्वचालित और गति देने में मदद कर रहा है। औद्योगिक युग के आर्थिक परिवर्तन ने हमारे निपटान और पारिवारिक जीवन के पैटर्न को पुनर्गठित करने के अलावा श्रम के आसपास की आवश्यकताओं और मांगों को भी स्थानांतरित कर दिया, ठीक वैसे ही जैसे कि AI का पालन-पोषण, शिक्षा और कार्य के प्रति हमारे दृष्टिकोण को स्थानांतरित करने की भविष्यवाणी की गई है ।

हालाँकि, यह वह जगह है जहाँ तुलना अपनी कुछ चमक खोना शुरू कर सकती है।

जबकि औद्योगिक क्रांति ने शारीरिक श्रम के आसपास की बहुत सारी आवश्यकताओं को हटा दिया है, प्रारंभिक धारणाओं के विपरीत, रचनात्मक और संज्ञानात्मक ज्ञान कार्य को व्यवस्थित और स्वचालित करने में जनरेटिव एआई मॉडल बहुत बेहतर हैं । एआई क्रांति का प्रभाव और निहितार्थ, इसलिए, बहुत व्यापक हैं, जैसा कि अप्रत्याशित परिणामों की संभावना है, जो हमें एक बेहतर तुलना की खोज करने के लिए प्रेरित करती है।

हैरानी की बात है, किसी को भी प्रासंगिक उदाहरणों को खोजने के लिए समय पर वापस यात्रा करने की ज़रूरत नहीं है कि कैसे मानवता नई तकनीक के उद्भव के साथ होने वाली भूकंपीय बदलावों की भविष्यवाणी नहीं कर सकती।

सबसे पहले, आइए हम किसी ऐसी चीज़ की जाँच करें जिसे हम आज के लिए मान लेते हैं - इंटरनेट।

जबकि इंटरनेट का एक भी आविष्कारक नहीं है, यह कल्पना करना मुश्किल है कि शोधकर्ताओं की सेना को 1960 के दशक में मेनफ्रेम कंप्यूटर तक एक साथ पहुंचने की आवश्यकता थी, या मार्क एंड्रीसेन और एरिक बीना, जिन्होंने पहला उपयोगकर्ता-अनुकूल वेब-ब्राउज़र बनाया था , या प्री -डॉट-कॉम बबल युग के ई-कॉमर्स इंजीलवादी , कभी भी यह अनुमान लगा सकते थे कि इंटरनेट सूचना साझा करने और वाणिज्य के लिए एक स्थान से आगे निकल जाएगा और वास्तव में पूरी दुनिया के केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के समान होगा। वे निश्चित रूप से वेब 1.0 के विकास से लेकर वेब 2.0 तक वेब 3.0 तक बढ़ने वाली सभी सेवाओं, उद्योगों और उपयोग के मामलों को पूरी तरह से समझने में सक्षम नहीं होंगे।, साथ ही रास्ते में होने वाले सभी अनपेक्षित सांस्कृतिक और सामाजिक बदलाव।

हालाँकि, यह सामाजिक नेटवर्क है, जो सबसे अधिक प्रासंगिक ऐतिहासिक तुलना और हमारी दूरदर्शिता की कमी का चित्रण करता है। ट्विटर के संस्थापक, जैक डोर्सी ने अपने पहले ट्वीट का वर्णन किया और विस्तार से, उत्पाद को "असंगत जानकारी का एक छोटा विस्फोट" के रूप में बनाया , एक लाइव टेक्स्ट मैसेजिंग सेवा जिसने पूरी दुनिया को जोड़ा और जहां उपयोगकर्ता ने किया वह काफी सरल था ट्वीट के बारे में ज्यादा सोचने की जरूरत नहीं है। क्या आप आज के माहौल में "बिना ज्यादा सोचे समझे" ट्वीट करने की कल्पना कर सकते हैं? यह मंच की वर्तमान स्थिति से बहुत दूर की तरह लगता है, जो धीरे-धीरे हमारे नागरिक प्रवचन के एक केंद्रीय क्षेत्र में बदल गया है। अधिकांश अमेरिकियों के लिए, समाचार और वर्तमान घटनाओं की बेहतर समझ पाने के लिए ट्विटर पसंदीदा मंच बन गया है, जबकि राजनेताओं, ब्रांडों और मशहूर हस्तियों के लिए, यह दर्शकों के लिए अपने संदेश को विस्तृत करने के लिए एक मेगाफोन है, जिनमें से 237.8M मुद्रीकरण योग्य हैं । राजनीतिक युगचेतना के अध्ययन और उपाख्यान दोनों ही उस शक्ति की ओर इशारा करते हैं जो मंच के पास थी, न केवल चुनाव अभियान चलाने के लिए बल्कि विदेश नीति को निर्देशित करने के साधन के रूप में , जैसा कि पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प द्वारा बार-बार प्रदर्शित किया गया था। जैसा कि ट्विटर एक ऐसी चीज में विकसित हुआ, जिसका कभी मतलब नहीं था, यह अपनी सेंसरशिप और सामग्री मॉडरेशन नीतियों के बारे में कई विवादों का विषय बन गया, जिसके कारण अंततः जैक डोरसी ने कहा :

"हमने उस समय सार्वजनिक कंपनी व्यवसाय के लिए सही काम किया, लेकिन इंटरनेट और समाज के लिए गलत काम किया।"

हालाँकि, ट्विटर एक सामाजिक नेटवर्क का एकमात्र उदाहरण नहीं है जो कुछ बड़े और अनजाने में समाज के लिए अप्रत्याशित परिणामों की ओर ले जाता है।

जबकि फेसबुक के शुरुआती दशक के दौरान, मार्क जुकरबर्ग ने इस बात की परिभाषाएँ विकसित की थीं कि प्लेटफॉर्म किस रूप में विकसित होगा, एक लक्ष्य लगातार उत्तर सितारा बना रहा - दुनिया को एक साथ लाना , दोस्तों और प्रियजनों को जोड़ना जबकि उपयोगकर्ताओं को उन चीजों को साझा करना जो महत्वपूर्ण थीं उन्हें। उस समय, लक्षित राजनीतिक विज्ञापनों के लिए डेटा संग्रह, उपयोगकर्ताओं के अति-ध्रुवीकृत पॉकेट बनाने वाले एल्गोरिदम , क्लिक-बेट विज्ञापन का प्रसार , और उपयोगकर्ता गोपनीयता के संबंध में कांग्रेस की सुनवाईमंच के भविष्य और समाज पर इसके प्रभाव के लिए किसी के बिंगो कार्ड पर नहीं होगा। यहां तक ​​​​कि इंस्टाग्राम, जिसे एक फोटो-शेयरिंग एप्लिकेशन के रूप में जाना जाता था, समय के साथ एक अति-वास्तविकता में बदल गया है, जो प्लेटो को अपने " गुफा के रूपक " पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर कर देगा, जबकि टिक्कॉक के साथ-साथ, ध्यान कम करने में योगदान और एक मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों का प्रवाह ।

तो ये तुलना एआई के लिए कैसे प्रासंगिक हैं? निश्चित रूप से, स्पष्ट अंतर हैं, क्योंकि एआई हमारे काम करने और जीने के तरीके को बदलने के लिए है , जबकि सामाजिक नेटवर्क ज्यादातर हमारे संवाद करने के तरीके को प्रभावित करते हैं। अपनी जटिलता के बावजूद, ये सामाजिक मंच भी अपेक्षाकृत सरल हैं, विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा प्रस्तुत अनुप्रयोगों की पूरी क्षमता की तुलना में।

फिर भी, उनकी सादगी के बावजूद, सामाजिक नेटवर्क ने हमारे जीवन के तरीके में बड़े पैमाने पर अप्रत्याशित बदलाव किया, यकीनन हमेशा बेहतर के लिए नहीं। सामाजिक रूप से हम अभी भी उनके प्रबंधन और नियमन के लिए सही दृष्टिकोण खोजने के लिए संघर्ष कर रहे हैं , प्रयासों और अलार्म के बाद ही नुकसान हो चुका है।

अगर हमने सोशल मीडिया जैसी सरल चीज़ के लिए जोखिम प्रबंधन और आकस्मिक योजना के साथ संघर्ष किया है, तो हमें क्या लगता है कि हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में विकसित और उन्नत किसी चीज़ के सभी संभावित परिणामों को पहचानने और कम करने के लिए पर्याप्त रूप से तैयार हो सकते हैं? नसीम निकोलस तालेब को उद्धृत करने के लिए

"विशेषज्ञों के साथ समस्या यह है कि वे नहीं जानते कि वे क्या नहीं जानते"

सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता जिसमें स्व-शिक्षण प्रणालियाँ और क्षमताएँ हैं जो कई विज्ञान-फाई फिल्मों और डरावनी कहानियों का विषय हैं, अभी भी तत्काल क्षितिज पर नहीं हैं। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि हम आने वाले परिवर्तनों के पैमाने के लिए पर्याप्त रूप से तैयार हैं और एआई के वर्तमान पुनरावृत्ति की उन्नति और क्रॉस-इंडस्ट्री अपनाने के कारण मानवता के लिए स्थायी बदलाव होंगे।

जबकि मैंने कभी भी एक अलार्मिस्ट होने में विश्वास नहीं किया है (खाली चिंता में कोई फायदा नहीं है), उभरती हुई प्रौद्योगिकी के सामाजिक परिणामों के पूर्ण पैमाने को समझने और भविष्यवाणी करने के हमारे खराब ट्रैक रिकॉर्ड को देखते हुए, शायद यह समय है जब हम विशेषज्ञों को सुनते हैं और वास्तविक होते हैं संभावित जोखिमों और उन्हें कम करने के तरीकों के बारे में बातचीत? आखिरकार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रकृति को देखते हुए, इन चर्चाओं को करना जैसा कि हम आमतौर पर करते हैं - नुकसान होने के बाद - जितना हम महसूस करते हैं उससे कहीं अधिक भयानक परिणाम हो सकते हैं।