आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और तकनोफोबिया के खिलाफ लड़ाई

जब जेनरेटिव आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, जैसे कि चैटजीपीटी की बात आती है, तो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के प्रति उत्साह तकनोफोबिया के साथ मिला हुआ है। यह सामान्य जनता के लिए प्राकृतिक है: वे नए और रोमांचक चीजों को पसंद करते हैं, लेकिन वे अज्ञात के डर से डरते हैं। नई बात यह है कि कई प्रमुख वैज्ञानिक स्वयं तकनीक-संदेही हो गए हैं, यदि तकनोफोबिक नहीं हैं। वैज्ञानिकों और उद्योगपतियों के मामले जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान पर छह महीने के प्रतिबंध की मांग कर रहे हैं, या शीर्ष आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस वैज्ञानिक प्रोफेसर एचिंटन की संदेह, ऐसे उदाहरण हैं। मुझे याद आने वाला एकमात्र संबंधित ऐतिहासिक समकक्ष, ठंडे युद्ध के दौरान वैज्ञानिक समुदाय के एक हिस्से द्वारा परमाणु और नाभिकीय बमों की आलोचना है।幸ी मानवता ने इन चिंताओं को एक Rather संतोषजनक तरीके से संबोधित किया है।

बिल्कुल, हर किसी को वर्तमान आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मामलों की स्थिति पर प्रश्न उठाने का अधिकार है:

• कोई नहीं जानता कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स इतने अच्छे से क्यों काम करते हैं और क्या उनकी कोई सीमा है।
• बुरे लोगों द्वारा बनाए गए ‘आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस बम’ जैसे कई खतरे छिपे हुए हैं, विशेष रूप से यदि राज्य निष्क्रिय दर्शक बने रहते हैं, नियमों के संदर्भ में।

वे वैध चिंताएं हैं जो अज्ञात के डर को ईंधन देती हैं, यहां तक कि प्रमुख वैज्ञानिकों के लिए भी। आखिरकार, वे स्वयं मानव हैं।

हालांकि, क्या आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान अस्थायी रूप से रोका जा सकता है? मेरे विचार में, नहीं, क्योंकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस एक वैश्विक समाज और भौतिक दुनिया की बढ़ती जटिलता के प्रति मानवता की प्रतिक्रिया है। जैसे ही भौतिक और सामाजिक जटिलता बढ़ने की प्रक्रियाएं बहुत गहरी और अकथनीय हैं, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और नागरिक मॉर्फोसिस हमारी एकमात्र आशा है कि हम वर्तमान सूचना समाज से ज्ञान समाज में सुचारू रूप से संक्रमण कर सकें। अन्यथा, हम एक विनाशकारी सामाजिक विस्फोट का सामना कर सकते हैं।

समाधान यह है कि हम आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस की प्रगति को गहरा करने के लिए, इसके विकास को तेज करने के लिए, इसके उपयोग को नियंत्रित करने के लिए इसके सकारात्मक प्रभाव को अधिकतम करने के लिए, जबकि पहले से ही स्पष्ट और अन्य छिपे हुए नकारात्मक प्रभावों को कम करने के लिए। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान अलग हो सकता है: अधिक खुला, लोकतांत्रिक, वैज्ञानिक और नैतिक। यहाँ एक प्रस्तावित सूची इस उद्देश्य के लिए है:

• महत्वपूर्ण आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान मुद्दों पर जो दूरगामी सामाजिक प्रभाव है, निगमों या व्यक्तिगत वैज्ञानिकों के बजाय निर्वाचित संसदों और सरकारों को सौंपा जाना चाहिए।
• सामाजिक और वित्तीय प्रगति में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के सकारात्मक पहलुओं की खोज को सुविधाजनक बनाने के लिए हर प्रयास किया जाना चाहिए और इसके नकारात्मक पहलुओं को कम करना चाहिए।
• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणालियों का सकारात्मक प्रभाव उनके नकारात्मक पहलुओं से बहुत अधिक हो सकता है, यदि उचित नियामक उपाय किए जाएं। तकनोफोबिया न तो उचित है और न ही यह एक समाधान है।
• मेरे विचार में, सबसे बड़ा वर्तमान खतरा यह है कि ऐसी आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणालियां दूरस्थ रूप से बहुत से सामान्य लोगों को धोखा दे सकती हैं जिनकी कम (या औसत) शिक्षा है और/या कम जांच क्षमता है। यह लोकतंत्र और किसी भी प्रकार की सामाजिक-आर्थिक प्रगति के लिए बहुत खतरनाक हो सकता है।
• निकट भविष्य में, हमें लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और/या कैन के अवैध गतिविधियों में उपयोग (विश्वविद्यालय परीक्षाओं में धोखाधड़ी एक rather निर्दोष उपयोग है) से आने वाले बड़े खतरे का सामना करना चाहिए।
• श्रम और बाजारों पर उनका प्रभाव मध्यम-लंबी अवधि में बहुत सकारात्मक होगा।
• उपरोक्त के दृष्टिकोण में, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणालियों को: a) अंतर्राष्ट्रीय कानून द्वारा ‘आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणाली रजिस्टर’ में पंजीकृत किया जाना चाहिए, और b) उपयोगकर्ताओं को सूचित करना चाहिए कि वे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणाली के साथ बातचीत कर रहे हैं या इसके परिणामों का उपयोग कर रहे हैं।
• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रणालियों का सामाजिक प्रभाव बहुत बड़ा है, और लाभ और सामाजिक-आर्थिक प्रगति को अधिकतम करने के लिए, उन्नत मुख्य आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों को खुला होना चाहिए।
• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से संबंधित डेटा को (कम से कम आंशिक रूप से) लोकतांत्रिक होना चाहिए, फिर से लाभ और सामाजिक-आर्थिक प्रगति को अधिकतम करने के लिए।
• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकी चैंपियनों के लिए उचित वित्तीय मुआवजा योजनाएं होनी चाहिए ताकि वे खुलापन के कारण होने वाले लाभ के नुकसान की भरपाई कर सकें और भविष्य में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान और विकास में मजबूत निवेश सुनिश्चित कर सकें।
• आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान के बीच अकादमिक और उद्योग के संतुलन को पुनः विचार किया जाना चाहिए ताकि अनुसंधान का उत्पादन अधिकतम किया जा सके, जबकि प्रतिस्पर्धा बनाए रखी जा सके और अनुसंधान जोखिमों के लिए पुरस्कार दिए जा सकें।
• शिक्षा प्रथाओं को सभी शिक्षा स्तरों पर पुनः देखा जाना चाहिए ताकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों से लाभ को अधिकतम किया जा सके, जबकि एक नई पीढ़ी के रचनात्मक और अनुकूलनीय नागरिकों और (आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस) वैज्ञानिकों का निर्माण किया जा सके।
• उपरोक्त के लिए उचित वित्तीय नियामक/पर्यवेक्षण/वित्त पोषण तंत्र बनाए जाने चाहिए और मजबूत किए जाने चाहिए।

इनमें से कई बिंदु मेरी हाल की 4-भाग की पुस्तक ‘आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस साइंस एंड सोसाइटी’ में विस्तार से बताए गए हैं, विशेष रूप से भाग ए (मई 2023 में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस को शामिल करने के लिए पुनः लिखा गया) और सी।

पुस्तक संदर्भ:

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस साइंस एंड सोसाइटी भाग ए: आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस साइंस और सूचना प्रौद्योगिकी का परिचय

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस साइंस एंड सोसाइटी भाग सी: आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस साइंस एंड सोसाइटी