छवि द्वारा एलेक्जेंड्रा_कोच
अकेले जनवरी में 100 मिलियन से अधिक लोगों ने ChatGPT का उपयोग किया एक अनुमान, इसे इतिहास में सबसे तेजी से बढ़ने वाला उपभोक्ता अनुप्रयोग बनाता है। संकेतों के जवाब में रिज्यूमे, निबंध, चुटकुले और यहां तक कि कविता का उत्पादन करके, सॉफ्टवेयर न केवल भाषा मॉडल की गिरफ्तारी की शक्ति पर ध्यान केंद्रित करता है, बल्कि हमारे प्रश्नों को सही ढंग से तैयार करने का महत्व भी लाता है।
इसके लिए मैंने कुछ साल पहले पहल की थी 100 प्रश्न पहल, जो हमारे द्वारा डेटा का लाभ उठाने और वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि विकसित करने के तरीके में एक सांस्कृतिक बदलाव को उत्प्रेरित करना चाहता है। परियोजना का उद्देश्य न केवल नए प्रश्न उत्पन्न करना है, बल्कि उन्हें पूछने की प्रक्रिया की फिर से कल्पना करना भी है।
उत्तर के लिए एक कठोर तार वाली भूख
एक प्रजाति और एक समाज के रूप में, हम जवाबों की तलाश करते हैं। उत्तर स्पष्टता और निश्चितता की भावना प्रदान करते प्रतीत होते हैं, और हमारे कार्यों और नीतिगत निर्णयों को निर्देशित करने में मदद कर सकते हैं। फिर भी कोई भी उत्तर एक प्रक्रिया के अनंतिम अंतिम चरण का प्रतिनिधित्व करता है जो प्रश्नों से शुरू होता है - और अक्सर अधिक प्रश्न उत्पन्न कर सकता है। आइंस्टीन ने प्रश्नों को कैसे तैयार किया जाता है, इसके महत्वपूर्ण महत्व पर ध्यान आकर्षित किया, जो अक्सर उन उत्तरों को निर्धारित कर सकते हैं (या कम से कम महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं) जो हम अंत में पहुंचते हैं। एक प्रश्न को अलग तरह से तैयार करें और एक अलग उत्तर तक पहुंच सकता है। फिर भी एक समाज के रूप में हम पूछताछ के कार्य को कम महत्व देते हैं - प्रश्न कौन तैयार करता है, वे ऐसा कैसे करते हैं, हम जो जांच करते हैं, और हम जो निर्णय लेते हैं, उन पर उनका क्या प्रभाव पड़ता है। न ही हम इस बात पर पर्याप्त ध्यान देते हैं कि क्या उत्तर वास्तव में शुरू में पूछे गए प्रश्नों को संबोधित कर रहे हैं।
प्रश्न हमारे जीवन के कई पहलुओं में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। सही प्रश्न महत्वपूर्ण हैं, उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक प्रक्रिया के लिए, विषयों और मुद्दों की एक विस्तृत श्रृंखला में पूछताछ और अन्वेषण और सार्वजनिक नीति को आकार देने के लिए। स्कूली बच्चों के लिए अनुशंसित टीकों की सरकार द्वारा अधिकृत सूची पर विचार करें। यह सूची एक लंबी प्रक्रिया में समापन बिंदु (एक उत्तर) का प्रतिनिधित्व करती है। फिर भी इस सूची पर पहुंचने के लिए वैज्ञानिकों और नीति-निर्माताओं ने किन सवालों से शुरुआत की? वे सार्वजनिक स्वास्थ्य लक्ष्य क्या थे जो उन्होंने स्वयं निर्धारित किए, उन्होंने प्रभावकारिता कैसे निर्धारित की और लाभ और जोखिम के बीच संतुलन में उन्होंने किन कटऑफ बिंदुओं का चयन किया? इस तरह के सवालों की सूची में रखे गए टीकों के अंतिम चयन के साथ-साथ सार्वजनिक स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण भूमिका होती है।
विज्ञान रिपोर्टिंग परिणामों और अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करती है। ये अंत-चरण या शीर्ष-स्तर की जानकारी का प्रतिनिधित्व करते हैं। जैसा कि उपरोक्त उदाहरण दर्शाता है, प्रश्नों पर अधिक ध्यान देने और उन्हें तैयार करने के तरीके से अंतिम चरण की जानकारी को प्रासंगिक बनाने में मदद मिलेगी, नीति निर्माताओं और नागरिकों को समान रूप से बेहतर, अधिक जिम्मेदार निर्णय लेने की अनुमति मिलेगी।
प्रश्न डेटा को भी महत्व देते हैं। अधिकांश रिपोर्टिंग और कमेंट्री आज उत्पन्न डेटा की मात्रा और उन्हें वैज्ञानिक और सार्वजनिक उपभोग के लिए खोलने की आवश्यकता पर केंद्रित है - यानी कच्चे डेटा की आपूर्ति। लेकिन प्रश्न वे हैं जो कच्चे डेटा को सूचना में बदलते हैं: हम जो प्रश्न पूछते हैं, वे उन समस्याओं को हल करते हैं जिन्हें हम हल करना चाहते हैं, जिससे हमें जनता की भलाई के लिए डेटा का लाभ उठाने की अनुमति मिलती है।
क्यों AI प्रश्न पूछने के विज्ञान को और अधिक महत्वपूर्ण बना देता है
की वृद्धि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और का क्षेत्र शीघ्र इंजीनियरिंग जवाब देने के लिए एलएलएम प्राप्त करने के लिए प्रश्नों को सही ढंग से तैयार करने के महत्व से हमें अवगत कराया है (हालांकि इन उत्तरों की शुद्धता और सत्यता एक मुद्दा है)। लेकिन शीघ्र इंजीनियरिंग के प्रासंगिक होने से पहले, यह इंगित करना महत्वपूर्ण है कि जब एआई इंजीनियर एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करते हैं जो डेटा से सीखता है, तो यह क्या सीखता है - मतलब खुद मॉडल - उस प्रश्न पर निर्भर करता है जिसे कोई डेटा का उत्तर देना चाहता है।
यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम द्वारा प्रदान किए गए उत्तर प्रतिबिंबित हो सकते हैं अंतर्निहित डेटा में पक्षपात या कमी. इस समस्या पर प्रकाश डाला गया है, उदाहरण के लिए, एलेक्सा और सिरी जैसे स्वचालित क्यू एंड ए सिस्टम के संदर्भ में, जो विभिन्न प्रकार के दैनिक कार्यों और प्रश्नों के लिए बड़ी संख्या में परिवारों को उत्तर प्रदान करते हैं। प्रश्नों को तैयार करने के तरीकों की खोज और विकास करना ताकि वे डेटा के कुछ अंतर्निहित पूर्वाग्रहों को दूर कर सकें, इसलिए शीघ्र इंजीनियरिंग के अभ्यास और सिद्धांत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होना चाहिए - और, आम तौर पर, डेटा के युग में प्रश्नों के उभरते हुए विज्ञान का।
डिजिटल वातावरण में प्रश्नों की भूमिका बढ़ सकती है, लेकिन उनका महत्व वास्तव में कहीं अधिक गहरा होता है। एक लंबी परंपरा है, जो कम से कम सुकरात और पूर्वी विचारधारा के कई विद्यालयों के समय से चली आ रही है, आगे की शिक्षाशास्त्र और मानव और सामाजिक शिक्षा के विभिन्न रूपों के लिए प्रश्नों का उपयोग करने के लिए। दूसरों ने की आवश्यकता के बारे में लिखा है "पूछताछ का एक शिक्षाशास्त्र". और हाल ही में, वैज्ञानिक और विद्वान इसके उपयोग की खोज कर रहे हैं डेटा एनालिटिक्स में सुकराती पद्धति और डेटा साक्षरता को बढ़ावा देना.
सूचना अधिभार से निपटने के लिए प्रश्न
अंततः, हमें यह समझने में मदद करके कि वास्तव में क्या मायने रखता है, प्रश्न सामाजिक परिवर्तन और सुधार के चालक हैं। वे प्राथमिकताओं को स्थापित करने में सहायता करते हैं, और वे हमें विकल्पों की कल्पना करने की अनुमति देते हैं I ऐसे में सवाल राजनीतिक होते हैं। और, जैसा कि पेरी ज़र्न ने में समझाया है जिज्ञासा की राजनीति हमारी राजनीतिक प्रतिबद्धताएँ अक्सर उन प्रश्नों को सूचित करती हैं जो हमें लगता है कि पूछने लायक हैं।
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जैसे-जैसे समाज डेटा और डेटा-व्युत्पन्न निष्कर्षों के साथ अतिभारित होता जा रहा है, वैसे-वैसे हम प्रश्नों से दूर होते जा रहे हैं। यह पोस्ट प्रश्नों के एक नए विज्ञान के रूप में हम जो सोच सकते हैं, उसके लिए एक प्रारंभिक औचित्य का प्रतिनिधित्व करते हैं।
इस तरह के विज्ञान को परिभाषित करने और बनाने के लिए, वास्तव में, हमें स्वयं से प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछकर शुरू करने की आवश्यकता है। विज्ञान में पूछे जाने वाले प्रश्नों पर हम विज्ञान की रिपोर्टिंग को अधिक केंद्रित कैसे बना सकते हैं? अच्छे प्रश्न (और बुरे प्रश्न) क्या हैं? हम प्रश्नों के एक नए विज्ञान के साथ डेटा विज्ञान को कैसे पूरक बना सकते हैं? हम शिक्षार्थियों को प्रश्नकर्ता कैसे बना सकते हैं? हम यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि पूछताछ समावेशी और पूर्वाग्रह मुक्त हो? अच्छे सवालों से हम मशीन लर्निंग और एआई की क्षमता को कैसे पूरा कर सकते हैं?
ऐसे सवालों का सामना करने और उनका जवाब देने के लिए एक नए अंतःविषय प्रयास की आवश्यकता होती है जो वैज्ञानिकों, डेटा वैज्ञानिकों, विज्ञान लेखकों, सामाजिक परिवर्तन अभिनेताओं, कलाकारों और शैक्षिक विशेषज्ञों को एक साथ लाएगा। ऐसे प्रयासों की एक झलक पहले से ही चल रहे हैं। लेकिन हमें सूचनाओं और अनुशासनात्मक साइलो में बहुत अधिक बातचीत की आवश्यकता है, और हमें उन वार्तालापों को बढ़ावा देने की आवश्यकता है जो हमारे समाज के ध्यान को उत्तर से दूर और संदर्भ और उद्देश्य की ओर ले जाते हैं - वास्तव में, सही प्रश्न पूछने की ओर।
लेखक के बारे में
स्टीफ़न जी. वेरहुलस्टगवर्नेंस लेबोरेटरी (GovLab) के सह-संस्थापक और मुख्य अनुसंधान एवं विकास अधिकारी, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय लेख सह-लिखा गया था अनिल अनंतस्वामी, एक विज्ञान लेखक और न्यू साइंटिस्ट पत्रिका के पूर्व लेखक।
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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