क्या एआई को पोलाइट करने से बेहतर उत्तर मिलते हैं?

एआई के प्रति पोलाइट होने के फायदों पर जनता की राय अक्सर बदलती रहती है, जैसे कि कॉफी या रेड वाइन के बारे में नवीनतम निर्णय – एक महीने में इसकी प्रशंसा की जाती है, और अगले महीने इसे चुनौती दी जाती है। फिर भी, उपयोगकर्ताओं की बढ़ती संख्या अब अपने प्रॉम्प्ट में ‘कृपया’ या ‘धन्यवाद’ जैसे शब्द जोड़ रही है, न केवल आदत या चिंता के कारण कि असभ्य विनिमय वास्तविक जीवन में प्रभाव डाल सकते हैं, बल्कि इसलिए कि वे मानते हैं कि एआई से बेहतर और अधिक उत्पादक परिणाम मिलते हैं।

यह धारणा उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं दोनों के बीच प्रचलित है, प्रॉम्प्ट-फ्रेज़िंग का अध्ययन शोध सर्कल में संरेखण, सुरक्षा, और स्वर नियंत्रण के लिए एक उपकरण के रूप में किया जाता है, यहां तक कि उपयोगकर्ता की आदतें उन अपेक्षाओं को मजबूत और पुनः आकार देती हैं।

उदाहरण के लिए, 2024 के एक जापानी अध्ययन में पाया गया कि प्रॉम्प्ट की पोलाइटनेस बड़े भाषा मॉडल के व्यवहार को बदल सकती है, जिसमें जीपीटी-3.5, जीपीटी-4, पाल्म-2, और क्लॉड-2 का परीक्षण अंग्रेजी, चीनी और जापानी कार्यों पर किया गया था, और प्रत्येक प्रॉम्प्ट को तीन पोलाइटनेस स्तरों पर फिर से लिखा गया था। इस काम के लेखकों ने观察 किया कि ‘असभ्य’ या ‘अपमानजनक’ शब्दों के परिणामस्वरूप कम तथ्यात्मक सटीकता और छोटे उत्तर मिले, जबकि मध्यम रूप से पोलाइट अनुरोधों ने स्पष्ट व्याख्या और कम इनकार उत्पन्न किए।

इसके अलावा, माइक्रोसॉफ्ट को-पायलट के साथ पोलाइट टोन की सिफारिश करता है, प्रदर्शन के बजाय सांस्कृतिक दृष्टिकोण से।

हालांकि, जॉर्ज वॉशिंगटन विश्वविद्यालय से एक नई शोध पत्र इस बढ़ती लोकप्रिय विचार को चुनौती देता है, जो एक गणितीय ढांचा प्रस्तुत करता है जो भविष्यवाणी करता है कि जब एक बड़े भाषा मॉडल का आउटपुट ‘कोलैप्स’ होगा, तो यह सुसंगत से भ्रामक या खतरनाक सामग्री में संक्रमण करेगा। इस संदर्भ में, लेखकों का तर्क है कि पोलाइट होने से कोई अर्थपूर्ण देरी या रोक नहीं होती है इस ‘कोलैप्स’ को।

टिपिंग ऑफ

शोधकर्ताओं का तर्क है कि पोलाइट भाषा का उपयोग आमतौर पर प्रॉम्प्ट के मुख्य विषय से संबंधित नहीं है, और इसलिए मॉडल के फोकस पर कोई अर्थपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ता है। इसके समर्थन में, वे एक विस्तृत गठन प्रस्तुत करते हैं कि एक एकल अटेंशन हेड अपनी आंतरिक दिशा को कैसे अपडेट करता है जब यह प्रत्येक नए टोकन को संसाधित करता है, कथित तौर पर यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडल का व्यवहार सामग्री-वाहक टोकन के सहयोगी प्रभाव द्वारा आकार दिया जाता है।

इसके परिणामस्वरूप, पोलाइट भाषा को मॉडल के आउटपुट के अपकर्षण के बिंदु पर बहुत कम प्रभाव माना जाता है। यह निर्धारित करने वाला कारक, जो कागज़ में कहा गया है, यह है कि अर्थपूर्ण टोकन का सामान्य संरेखण अच्छे या बुरे आउटपुट पथों के साथ होता है – पोलाइट भाषा की उपस्थिति नहीं।

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साइनिंग ऑफ

वर्तमान में, उपभोक्ता-सामना करने वाले एलएलएम के प्रति पोलाइटनेस का विषय या तो व्यावहारिक दृष्टिकोण से देखा जाता है कि प्रशिक्षित प्रणालियां पोलाइट पूछताछ के लिए अधिक उपयोगी प्रतिक्रिया दे सकती हैं; या यह कि ऐसी प्रणालियों के साथ एक तटस्थ और स्पष्ट संचार शैली उपयोगकर्ता के वास्तविक सामाजिक संबंधों में फैल सकती है, आदत के बल पर।

यह तर्क दिया जा सकता है कि एलएलएम का व्यापक रूप से वास्तविक दुनिया के सामाजिक संदर्भों में उपयोग नहीं किया गया है ताकि शोध साहित्य दूसरे मामले की पुष्टि कर सके; लेकिन नई पत्र इस प्रकार की एआई प्रणालियों के प्रति पोलाइटनेस के लाभों पर कुछ दिलचस्प संदेह डालती है।

पिछले अक्टूबर में स्टैनफोर्ड से एक अध्ययन सुझाव दिया (2020 के एक अध्ययन के विपरीत) कि एलएलएम को मानव की तरह व्यवहार करने से भाषा के अर्थ को कम करने का खतरा है, निष्कर्ष निकालते हुए कि ‘रोट’ पोलाइटनेस अंततः अपना मूल सामाजिक अर्थ खो देती है:

[एक बयान जो मानव वक्ता से दोस्ताना या वास्तविक लगता है, यदि यह एक एआई प्रणाली से उत्पन्न होता है, तो यह अनुचित हो सकता है क्योंकि बाद वाले में बयान के पीछे कोई अर्थपूर्ण प्रतिबद्धता या इरादा नहीं है, जिससे बयान खोखला और धोखाधड़ी हो जाता है।’

हालांकि, लगभग 67 प्रतिशत अमेरिकियों का कहना है कि वे अपने एआई चैटबॉट के प्रति पोलाइट हैं, फ्यूचर पब्लिशिंग के 2025 के एक सर्वेक्षण के अनुसार। अधिकांश ने कहा कि यह просто ‘सही बात’ थी, जबकि 12 प्रतिशत ने स्वीकार किया कि वे सावधानी बरत रहे थे – बस मामले में मशीनें कभी उठ खड़ी हों।

* मैंने लेखकों के इनलाइन साइटेशन को हाइपरलिंक में परिवर्तित किया है। एक हद तक, हाइपरलिंक मनमाने/उदाहरण हैं, क्योंकि लेखक कुछ बिंदुओं पर एक विशिष्ट प्रकाशन के बजाय व्यापक फुटनोट साइटेशन से जुड़ते हैं।

पहली बार बुधवार, 30 अप्रैल, 2025 को प्रकाशित। बुधवार, 30 अप्रैल, 2025 15:29:00 पर संशोधित, प्रारूपण के लिए।