एंड्रू गॉर्डन, सीनियर रिसर्च कंसल्टेंट, प्रोलिफिक – इंटरव्यू सीरीज

एंड्रू गॉर्डन अपने मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान में मजबूत पृष्ठभूमि का उपयोग करके शोधकर्ता के रूप में अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं। मनोविज्ञान में बीएससी, तंत्रिका विज्ञान में एमएससी और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में पीएचडी के साथ, एंड्रू वैज्ञानिक सिद्धांतों का उपयोग उपभोक्ता प्रेरणा, व्यवहार और निर्णय लेने को समझने के लिए करते हैं।

प्रोलिफिक शोधकर्ताओं द्वारा शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया था, जिसका उद्देश्य उच्च गुणवत्ता वाले मानव डेटा और इनपुट के लिए एक बेहतर तरीका प्रदान करना है। आज, 35,000 से अधिक शोधकर्ता अकादमिक और उद्योग दोनों से प्रोलिफिक एआई का उपयोग करके निर्णायक मानव डेटा और प्रतिक्रिया एकत्र करते हैं। प्लेटफ़ॉर्म अपने विश्वसनीय, जुड़े हुए और न्यायपूर्ण रूप से व्यवहार किए गए प्रतिभागियों के लिए जाना जाता है, जिसमें हर तीन मिनट में एक नया अध्ययन शुरू किया जाता है।

आप अपने संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में पृष्ठभूमि का उपयोग कैसे करते हैं ताकि शोधकर्ताओं की मदद की जा सके जो एआई से संबंधित परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं?

एक अच्छी शुरुआत यह परिभाषित करना है कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान वास्तव में क्या है। मूल रूप से, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के जैविक आधार की जांच करता है। यह तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान के सिद्धांतों को मिलाता है, और कभी-कभी कंप्यूटर विज्ञान जैसे अन्य क्षेत्रों को भी, जो हमें समझने में मदद करता है कि हमारा मस्तिष्क विभिन्न मानसिक कार्यों को कैसे संभालता है। मूल रूप से, संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान करने वाले किसी भी व्यक्ति को अनुसंधान विधियों और लोगों के विचारों और व्यवहार को समझने की अच्छी समझ होनी चाहिए। ये दोनों पहलू महत्वपूर्ण हैं और एआई अनुसंधान सहित उच्च गुणवत्ता वाले अनुसंधान को विकसित और चलाने के लिए संयुक्त किया जा सकता है।

प्रोलिफिक नैतिक उपचार और प्रतिभागियों के लिए न्यायपूर्ण मुआवजे पर जोर देता है। आप इन मानकों को बनाए रखने में चुनौतियों और समाधानों पर कुछ अंतर्दृष्टि साझा कर सकते हैं?

हमारा मुआवजा मॉडल प्रतिभागियों को मूल्यवान और पुरस्कृत महसूस कराने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वे शोध मशीन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। हम मानते हैं कि प्रतिभागियों को न्यायपूर्ण रूप से व्यवहार करना और उन्हें उचित भुगतान दर प्रदान करना उन्हें शोध में गहराई से शामिल होने और परिणामस्वरूप बेहतर डेटा प्रदान करने के लिए प्रेरित करता है।

दुर्भाग्य से, अधिकांश ऑनलाइन नमूना मंच इन नैतिक भुगतान और उपचार के सिद्धांतों को लागू नहीं करते हैं। परिणाम यह है कि प्रतिभागियों का एक पूल जो शोध के साथ जुड़ने के लिए प्रेरित नहीं है, बल्कि इसे जल्द से जल्द पूरा करने के लिए प्रेरित है ताकि वे अपनी कमाई की क्षमता को अधिकतम कर सकें, जिससे कम गुणवत्ता वाला डेटा होता है। प्रोलिफिक पर हमारे द्वारा अपनाई गई स्थिति को बनाए रखना चुनौतीपूर्ण है; हम मूल रूप से प्रतिकूल परिस्थितियों के खिलाफ लड़ रहे हैं। एआई अनुसंधान और अन्य प्रकार के ऑनलाइन अनुसंधान में स्थिति प्रतिभागी उपचार या कल्याण पर ध्यान केंद्रित नहीं किया गया है, बल्कि कम से कम लागत पर एकत्र किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा को अधिकतम करने पर।

प्रोलिफिक एआई प्रशिक्षण और अनुसंधान के लिए शोधकर्ताओं को प्रतिभागियों से जोड़ने में महत्वपूर्ण रहा है। आप कुछ सफलता की कहानियों या प्रोलिफिक के माध्यम से संभव किए गए एआई में महत्वपूर्ण प्रगति के बारे में साझा कर सकते हैं?

हमारे कई एआई कार्यों की व्यावसायिक प्रकृति के कारण, विशेष रूप से गैर-शैक्षणिक स्थानों में, हम जिन परियोजनाओं में शामिल हैं, उनमें से अधिकांश सख्त गोपनीयता समझौतों के तहत हैं। यह मुख्य रूप से तकनीकों या तरीकों की गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए है, उन्हें दोहराने से बचाने के लिए। हालांकि, एक परियोजना जिस पर हम चर्चा कर सकते हैं वह हमारी रिमेश के साथ साझेदारी है, एक एआई-संचालित अंतर्दृष्टि मंच। हमने ओपनएआई और रिमेश के साथ मिलकर एक प्रणाली विकसित करने के लिए सहयोग किया जो संयुक्त राज्य अमेरिका की आबादी के प्रतिनिधि नमूनों का उपयोग करती है। इस परियोजना में, हज़ारों व्यक्ति एक प्रतिनिधि नमूने से रिमेश की प्रणाली के माध्यम से एआई-संबंधित नीतियों पर चर्चा में शामिल हुए, जिससे एआई नीतियों को विकसित किया जा सका जो व्यापक जनमत को प्रतिबिंबित करते हैं, न कि एक चयनित जनसांख्यिकी को, प्रोलिफिक की विविध नमूना प्रदान करने की क्षमता के लिए धन्यवाद।

आगे देखते हुए, एआई विकास के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है, और प्रोलिफिक इस दृष्टि को प्राप्त करने में कैसे योगदान देगा?

मेरी आशा एआई के भविष्य और इसके विकास के लिए यह है कि एआई केवल तभी उतना ही अच्छा होगा जब तक यह डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जिस पर यह आधारित है। एआई प्रणालियों के लिए डेटा गुणवत्ता का महत्व अतिरंजित नहीं किया जा सकता है। एक एआई प्रणाली को कम गुणवत्ता वाले डेटा पर प्रशिक्षित करने से अनिवार्य रूप से एक उपर्युक्त एआई प्रणाली होगी। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा को सुनिश्चित करने का एकमात्र तरीका एक विविध और प्रेरित प्रतिभागियों के समूह की भर्ती सुनिश्चित करना है जो संभव के रूप में सर्वोत्तम डेटा प्रदान करने के लिए उत्सुक हैं। प्रोलिफिक पर, हमारा दृष्टिकोण और मार्गदर्शक सिद्धांत इसे बढ़ावा देने के लिए हैं। एक विशेषज्ञ,彻ी जांच की गई और विश्वसनीय प्रतिभागी पूल बनाकर, हम उम्मीद करते हैं कि शोधकर्ता इस संसाधन का उपयोग भविष्य में अधिक प्रभावी, विश्वसनीय और विश्वसनीय एआई प्रणालियों को विकसित करने के लिए करेंगे।

मानव-संचालित एआई प्रशिक्षण डेटा के संग्रह में आपको कुछ सबसे बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और प्रोलिफिक इन बाधाओं को कैसे दूर करता है?

सबसे बड़ी चुनौती निस्संदेह डेटा गुणवत्ता है। न केवल बुरा डेटा असहायक है, बल्कि यह विशेष रूप से वित्तीय बाजारों या सैन्य अभियानों जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एआई प्रणालियों का उपयोग करते समय हानिकारक परिणाम पैदा कर सकता है। यह चिंता “गार्बेज इन, गार्बेज आउट” के आवश्यक सिद्धांत को रेखांकित करती है। यदि इनपुट डेटा उपर्युक्त है, तो परिणामी एआई प्रणाली अनिवार्य रूप से कम गुणवत्ता वाली या उपयोगिता वाली होगी। अधिकांश ऑनलाइन नमूने आइडियल की तुलना में कम गुणवत्ता वाला डेटा उत्पन्न करते हैं। इसके कई कारण हैं, लेकिन एक प्रमुख कारक जिसे प्रोलिफिक संबोधित करता है वह है ऑनलाइन प्रतिभागियों का सामान्य उपचार। अक्सर, इन व्यक्तियों को व्यय योग्य माना जाता है, कम मुआवजा, खराब उपचार और शोधकर्ताओं से कम सम्मान मिलता है। प्रतिभागियों के नैतिक उपचार के लिए प्रतिबद्धता द्वारा, प्रोलिफिक ने एक प्रेरित, जुड़े हुए, विचारशील, ईमानदार और ध्यान देने वाले योगदानकर्ताओं का एक पूल विकसित किया है। इसलिए, जब प्रोलिफिक के माध्यम से डेटा एकत्र किया जाता है, तो इसकी उच्च गुणवत्ता सुनिश्चित होती है, जो विश्वसनीय और विश्वसनीय एआई मॉडल का आधार है।

धन्यवाद महान साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें प्रोलिफिक पर जाना चाहिए।