प्रौद्योगिकी और समाज के बीच विकसित होते संबंधों में, मनुष्यों ने खुद को अविश्वसनीय रूप से अनुकूलनीय दिखाया है। जो चीज एक बार हमें बेदम कर देती थी, वह जल्द ही हमारी रोजमर्रा की जिंदगी में शामिल हो जाती है।
जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की आश्चर्यजनक कार्यक्षमताएँ ChatGPT कुछ ही महीने पहले, ये अत्याधुनिक एआई के प्रतीक थे। वे अब हमारे टेक्स्ट संपादकों और खोज इंजनों के लिए महज ऐड-ऑन और प्लगइन बनकर रह गए हैं।
हम जल्द ही खुद को उनकी क्षमताओं पर भरोसा करते हुए और उन्हें अपनी दिनचर्या में सहजता से शामिल करते हुए पाएंगे।
फिर भी, यह तीव्र अनुकूलन हमें एक लंबे समय तक रहने वाले प्रश्न के साथ छोड़ देता है: आगे क्या है? जैसे-जैसे हमारी उम्मीदें बदलती हैं, हम अगले नवाचार के बारे में सोचते रह जाते हैं जो हमारी कल्पना पर कब्जा कर लेगा।
लोग हर तरह की उपलब्धि हासिल करने की कोशिश करेंगे स्मार्ट - तथा नहीं-तो-स्मार्ट - एआई के साथ चीजें। कई विचार विफल हो जायेंगे, दूसरों पर स्थायी प्रभाव पड़ेगा।
हमारा क्रिस्टल बॉल आपसे ज्यादा बेहतर नहीं है, लेकिन हम एक संरचित तरीके से यह सोचने की कोशिश कर सकते हैं कि आगे क्या होने वाला है। एआई के स्थायी प्रभाव के लिए, इसे न केवल तकनीकी रूप से व्यवहार्य होना चाहिए, बल्कि आर्थिक रूप से व्यवहार्य और मानक रूप से स्वीकार्य होना चाहिए - दूसरे शब्दों में, यह उन मूल्यों का अनुपालन करता है जिनकी समाज मांग करता है कि हम उनके अनुरूप हों।
अभी कुछ एआई प्रौद्योगिकियाँ किनारे पर प्रतीक्षा कर रही हैं जो वादे रखती हैं। हम सोचते हैं कि जिन चार का इंतजार हो रहा है वे हैं अगले स्तर के जीपीटी, ह्यूमनॉइड रोबोट, एआई वकील और एआई-संचालित विज्ञान। तकनीकी दृष्टिकोण से हमारी पसंद तैयार दिखाई देती है, लेकिन क्या वे हमारे द्वारा उल्लिखित सभी तीन मानदंडों को पूरा करते हैं, यह एक और मामला है। हमने इन चार को इसलिए चुना क्योंकि ये वही थे जो एआई प्रौद्योगिकियों में प्रगति की हमारी जांच में सामने आते रहे।
1. एआई कानूनी सहायता
स्टार्टअप कंपनी DoNotPay का दावा है एक कानूनी चैटबॉट बनाया - एलएलएम प्रौद्योगिकी पर निर्मित - जो अदालत में प्रतिवादियों को सलाह दे सकता है।
कंपनी ने हाल ही में कहा था कि वह अपने एआई सिस्टम को मदद देगी दो प्रतिवादी तेज़ गति से टिकट लेकर लड़ते हैं वास्तविक समय में। एक इयरपीस के माध्यम से जुड़ा हुआ, एआई कार्यवाही सुन सकता है और प्रतिवादी के कान में कानूनी तर्क फुसफुसा सकता है, जो फिर उन्हें न्यायाधीश के सामने जोर से दोहराता है।
आलोचना और मुक़दमे के बाद बिना लाइसेंस के वकालत का अभ्यास करना, स्टार्टअप ने एआई के कोर्टरूम डेब्यू को स्थगित कर दिया। इस प्रकार प्रौद्योगिकी की क्षमता तकनीकी या आर्थिक बाधाओं से नहीं, बल्कि कानूनी प्रणाली के अधिकार से तय होगी।
वकील अच्छी तनख्वाह वाले पेशेवर हैं और मुकदमेबाजी की लागत अधिक है, इसलिए स्वचालन की आर्थिक क्षमता बहुत बड़ी है। हालांकि अमेरिकी कानूनी प्रणाली वर्तमान में अदालत में मनुष्यों का प्रतिनिधित्व करने वाले रोबोटों का विरोध होता दिख रहा है।
2. एआई वैज्ञानिक समर्थन
वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि के लिए तेजी से एआई की ओर रुख कर रहे हैं। मशीन लर्निंग, जहां एक एआई प्रणाली समय के साथ अपने कार्यों में सुधार करती है, को डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए नियोजित किया जा रहा है। यह प्रणालियों को नवीन वैज्ञानिक परिकल्पनाओं का प्रस्ताव करने में सक्षम बनाता है - प्रकृति में घटनाओं के लिए प्रस्तावित स्पष्टीकरण। ये मानवीय धारणाओं और पूर्वाग्रहों को भी पार करने में सक्षम हो सकते हैं।
उदाहरण के लिए, लिवरपूल विश्वविद्यालय के शोधकर्ता बैटरी सामग्री के लिए रासायनिक संयोजनों को रैंक करने, उनके प्रयोगों का मार्गदर्शन करने और समय बचाने के लिए न्यूरल नेटवर्क नामक एक मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग किया गया।
तंत्रिका नेटवर्क की जटिलता का मतलब है कि हमारी समझ में अंतराल हैं कि वे वास्तव में निर्णय कैसे लेते हैं - तथाकथित ब्लैक बॉक्स समस्या. फिर भी, ऐसी तकनीकें हैं जो उनके उत्तरों के पीछे के तर्क पर प्रकाश डाल सकती हैं और इससे अप्रत्याशित खोजें हो सकती हैं।
हालाँकि AI वर्तमान में स्वतंत्र रूप से परिकल्पनाएँ तैयार नहीं कर सकता है, लेकिन यह वैज्ञानिकों को समस्याओं को नए दृष्टिकोण से देखने के लिए प्रेरित कर सकता है।
3. ऑटोजीपीटी
हम जल्द ही नवीनतम एलएलएम तकनीक पर आधारित एआई चैटबॉट के और नए संस्करण देखेंगे, जिन्हें जीपीटी-4 के नाम से जाना जाता है। हम एआई देखेंगे जो विभिन्न प्रकार के डेटा, जैसे छवियों और भाषण, साथ ही पाठ को संभाल सकता है। इन्हें कहा जाता है मल्टीमॉडल सिस्टम.
लेकिन आइए भविष्य पर थोड़ा और गौर करें। ऑटो-जीपीटी, सिग्निफिकेंट ग्रेविटास द्वारा जारी एक उन्नत एआई टूल पहले से ही है तकनीकी उद्योग में लहरें बना रहा हूँ.
ऑटो-जीपीटी को एक सामान्य लक्ष्य दिया जाता है, जैसे कि जन्मदिन की पार्टी की योजना बनाना, और इसे उप-कार्यों में विभाजित करता है जिसे यह मानव इनपुट के बिना, स्वयं ही पूरा करता है। यह इसे चैटजीपीटी से अलग करता है।
ऑटो-जीपीटी में एआई एजेंट या सिस्टम शामिल हैं, जो पूर्व निर्धारित नियमों और लक्ष्यों के आधार पर निर्णय लेते हैं। इंस्टॉलेशन सीमाओं के बावजूद, विंडोज़ के साथ उपयोग करने पर ऐसी कार्यक्षमता संबंधी समस्याएं होती हैं, ऑटो-जीपीटी विभिन्न अनुप्रयोगों में काफी संभावनाएं दिखाता है।
4. ह्यूमनॉइड रोबोट
ह्यूमनॉइड रोबोट - जो हमारी तरह दिखते और चलते हैं - 2015 में पहले डार्पा रोबोटिक्स चैलेंज के बाद से काफी उन्नत हुए हैं, एक प्रतियोगिता जहां टीमों ने आयोजकों द्वारा निर्धारित जटिल कार्यों की एक श्रृंखला को पूरा करने के लिए रोबोट बनाए। इनमें कार से बाहर निकलना, दरवाज़ा खोलना और दीवार में छेद करना शामिल था। कई लोगों ने उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए संघर्ष किया।
हालाँकि, स्टार्टअप अब "ह्यूमनॉइड्स" विकसित कर रहे हैं जो इस तरह के कार्य करने में सक्षम हैं और गोदामों और कारखानों में उपयोग किए जा रहे हैं।
2015 में डार्पा रोबोटिक्स चुनौती पर एक रिपोर्ट।
कंप्यूटर विज़न जैसे एआई क्षेत्रों के साथ-साथ पावर-सघन बैटरियों में प्रगति, जो उच्च धारा के छोटे विस्फोट प्रदान करती हैं, ने रोबोटों को सक्षम बनाया है संतुलन बनाए रखते हुए जटिल वातावरण में नेविगेट करें गतिशील रूप से - वास्तविक समय में। गोदाम के काम के लिए ह्यूमनॉइड रोबोट बनाने वाली कंपनी फिगर एआई ने पहले ही निवेश निधि में 70 मिलियन अमेरिकी डॉलर (£55 मिलियन) हासिल कर लिया है।
1X, Apptronik और Tesla सहित अन्य कंपनियां भी ह्यूमनॉइड रोबोट में निवेश कर रही हैं, जो इंगित करता है कि क्षेत्र परिपक्व हो रहा है। ह्यूमनॉइड रोबोट नेविगेशन, गतिशीलता और अनुकूलनशीलता की आवश्यकता वाले कार्यों में अन्य रोबोटों की तुलना में लाभ प्रदान करते हैं क्योंकि आंशिक रूप से, वे ऐसे वातावरण में काम करेंगे जो मानव आवश्यकताओं के आसपास बनाए गए हैं।
लंबे समय से देख रहे हैं
इन चारों की दीर्घकालिक सफलता केवल गणना शक्ति से कहीं अधिक पर निर्भर करेगी।
यदि उनके उत्पादन और रखरखाव की लागत उनके लाभों से अधिक हो तो ह्यूमनॉइड रोबोट लोकप्रियता हासिल करने में विफल हो सकते हैं। एआई वकीलों और चैटबॉट सहायकों में उल्लेखनीय दक्षता हो सकती है। हालाँकि, यदि उनकी निर्णय लेने की क्षमता समाज के "नैतिक दिशा-निर्देश" के साथ टकराव में है या कानून उनके उपयोग से सहमत नहीं हैं, तो उनका गोद लेना रोका जा सकता है।
लागत-प्रभावशीलता और समाज के मूल्यों के बीच संतुलन बनाना यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि ये प्रौद्योगिकियाँ वास्तव में विकसित हो सकें।
के बारे में लेखक
फैबियन स्टेफनी, व्याख्याता, यूनिवर्सिटी ऑफ ओक्सफोर्ड और जोहान लक्स, पोस्ट डॉक्टरल शोधकर्ता, यूनिवर्सिटी ऑफ ओक्सफोर्ड
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
