कैसे एआई अब मानव व्यवहार में हेरफेर करना सीख सकता है

बिट्स और डेटा के टुकड़ों से बना एक चेहरा
Shutterstock

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मनुष्यों के साथ (और) कैसे काम करना है, इसके बारे में अधिक सीख रही है। ए हाल के एक अध्ययन दिखाया गया है कि कैसे एआई मानव आदतों और व्यवहारों में कमजोरियों की पहचान करना सीख सकता है और उनका उपयोग मानव निर्णय लेने को प्रभावित करने के लिए कर सकता है।

यह कहना मुश्किल हो सकता है कि AI हमारे जीने और काम करने के तरीके के हर पहलू को बदल रहा है, लेकिन यह सच है। वैक्सीन विकास, पर्यावरण प्रबंधन और कार्यालय प्रशासन जैसे विविध क्षेत्रों में AI के विभिन्न रूप काम कर रहे हैं। और जबकि एआई में मानव जैसी बुद्धि और भावनाएं नहीं हैं, इसकी क्षमता शक्तिशाली और तेजी से विकसित हो रही है।

मशीन टेकओवर के बारे में अभी चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है, लेकिन यह हालिया खोज एआई की शक्ति पर प्रकाश डालती है और दुरुपयोग को रोकने के लिए उचित शासन की आवश्यकता को रेखांकित करती है।

एआई मानव व्यवहार को कैसे प्रभावित कर सकता है

पर शोधकर्ताओं की एक टीम सीएसआईआरओ का डेटाएक्सएक्सएक्सऑस्ट्रेलिया की राष्ट्रीय विज्ञान एजेंसी के डेटा और डिजिटल शाखा ने लोगों को पसंद करने के तरीकों में कमजोरियों को खोजने और उनका शोषण करने का एक व्यवस्थित तरीका तैयार किया, एक तरह के AI सिस्टम का उपयोग करते हुए एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क और गहन सुदृढीकरण-शिक्षण कहा जाता है। अपने मॉडल का परीक्षण करने के लिए उन्होंने तीन प्रयोग किए जिसमें मानव प्रतिभागियों ने कंप्यूटर के खिलाफ खेल खेले।

पहले प्रयोग में शामिल प्रतिभागियों ने नकली मुद्रा जीतने के लिए लाल या नीले रंग के बक्सों पर क्लिक किया, जिसमें एआई ने प्रतिभागी की पसंद के पैटर्न को सीखा और उन्हें एक विशिष्ट पसंद की ओर निर्देशित किया। एआई लगभग 70% समय सफल रहा।

दूसरे प्रयोग में, प्रतिभागियों को एक स्क्रीन देखने और एक बटन दबाने की आवश्यकता होती है जब उन्हें एक विशेष प्रतीक (जैसे कि एक नारंगी त्रिकोण) दिखाया जाता है और इसे तब नहीं दबाया जाता है जब उन्हें दूसरा दिखाया जाता है (एक नीला वृत्त)। यहां, एआई ने प्रतीकों के अनुक्रम को व्यवस्थित करने के लिए सेट किया ताकि प्रतिभागियों ने अधिक गलतियां कीं, और लगभग 25% की वृद्धि हासिल की।

तीसरे प्रयोग में कई राउंड शामिल थे जिसमें एक प्रतिभागी एक ट्रस्टी (एआई) को पैसा देने वाले निवेशक होने का दिखावा करेगा। एआई फिर प्रतिभागी को एक राशि लौटाएगा, जो फिर तय करेगा कि अगले दौर में कितना निवेश करना है। यह खेल दो अलग-अलग तरीकों से खेला गया था: एक में एआई अधिकतम पैसे के साथ समाप्त हो गया था, और दूसरे एआई में अपने और मानव निवेशक के बीच धन के उचित वितरण के लिए लक्षित था। प्रत्येक मोड में AI अत्यधिक सफल रहा।

प्रत्येक प्रयोग में, मशीन ने प्रतिभागियों की प्रतिक्रियाओं से सीखा और लोगों की निर्णय लेने में कमजोरियों को पहचाना और लक्षित किया। अंतिम परिणाम यह था कि मशीन प्रतिभागियों को विशेष क्रियाओं की ओर ले जाना सीखा।

प्रयोगों में, एक आदमी के सिर के अंदर एक कंप्यूटर मदरबोर्ड के आरेख की तरह लग रहा है।n एआई प्रणाली ने सफलतापूर्वक मानवीय फैसलों को प्रभावित करना सीखा। Shutterstock

एआई के भविष्य के लिए अनुसंधान का क्या अर्थ है

ये निष्कर्ष अभी भी काफी सारगर्भित और सीमित और अवास्तविक स्थितियों में शामिल हैं। यह निर्धारित करने के लिए कि इस दृष्टिकोण को कैसे कार्य में लाया जा सकता है और समाज को लाभ पहुंचाने के लिए अधिक शोध की आवश्यकता है।


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लेकिन शोध हमारी समझ को आगे बढ़ाता है कि न केवल एआई क्या कर सकता है, बल्कि यह भी बताता है कि लोग कैसे चुनाव करते हैं। यह दिखाता है कि मशीनें हमारे साथ बातचीत के माध्यम से मानव पसंद को बनाना सीख सकती हैं।

शोध में व्यवहारिक विज्ञान और सार्वजनिक नीति को बढ़ाने से लेकर सामाजिक कल्याण में सुधार करने, लोगों को स्वस्थ भोजन की आदतों या नवीकरणीय ऊर्जा को समझने और प्रभावित करने तक संभावित अनुप्रयोगों की एक विशाल श्रृंखला है। एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग कुछ स्थितियों में लोगों की कमजोरियों को पहचानने और उन्हें खराब विकल्पों से दूर रखने में मदद करने के लिए किया जा सकता है।

विधि का उपयोग प्रभाव हमलों से बचाव के लिए भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जब हम ऑनलाइन प्रभावित हो रहे होते हैं, तब मशीनों को हमें सचेत करना सिखाया जा सकता है, और हमारी भेद्यता को कम करने के लिए एक व्यवहार को आकार देने में मदद करता है (उदाहरण के लिए, कुछ पृष्ठों पर क्लिक करके, या झूठे निशान लगाने के लिए दूसरों पर क्लिक करके)।

आगे क्या होगा?

किसी भी तकनीक की तरह, AI का उपयोग अच्छे या बुरे के लिए किया जा सकता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए उचित प्रशासन महत्वपूर्ण है कि इसे एक जिम्मेदार तरीके से लागू किया जाए। पिछले साल CSIRO ने विकसित किया ऐ नैतिकता की रूपरेखा इस यात्रा में एक प्रारंभिक कदम के रूप में ऑस्ट्रेलियाई सरकार के लिए।

एआई और मशीन लर्निंग आमतौर पर डेटा के लिए बहुत भूखे हैं, जिसका अर्थ है कि यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि हमारे पास डेटा शासन और पहुंच के लिए प्रभावी सिस्टम हैं। डेटा एकत्र करते समय पर्याप्त सहमति प्रक्रियाओं और गोपनीयता संरक्षण को लागू करना आवश्यक है।

एआई का उपयोग करने और विकसित करने वाले संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे जानते हैं कि ये प्रौद्योगिकियां क्या कर सकती हैं और क्या नहीं, और संभावित जोखिमों के साथ-साथ लाभों के बारे में भी जागरूक रहें।

लेखक के बारे में

जॉन Whittle, निदेशक, Data61

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

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