आत्मविश्वास से गलत: क्यों सबसे बुद्धिमान AI मॉडल स्वयं को सुधारने में सबसे खराब हैं

AI समुदाय के कई लोग मानते हैं कि अगली बड़ी क्रांति स्व-सुधार AI का युग होगा जहां AI मानवीय हस्तक्षेप के बिना खुद को सुधार सकेगा। तर्क यह है: जैसे-जैसे मॉडल अधिक सक्षम होते जाएंगे, वे अंततः केवल डेटा से ही नहीं, बल्कि स्वयं से भी सीखेंगे। प्रत्येक पुनरावृत्ति पिछले को परिष्कृत करेगी। त्रुटियों की पहचान की जाएगी, उन्हें सुधारा जाएगा और समाप्त किया जाएगा। समय के साथ, सुधारों का यह संयोजन एक बुद्धिमत्ता विस्फोट को ट्रिगर कर सकता है जहां AI, AI का निर्माण शुरू कर देता है। यह दृष्टि पुनरावर्ती AI, स्वायत्त एजेंटों और लंबे समय से प्रतीक्षित बुद्धिमत्ता विस्फोट के आसपास का उत्साह बुनती है। इस दृष्टि के केंद्र में AI प्रणालियों की अपनी गलतियों को विश्वसनीय रूप से ठीक करने की क्षमता निहित है। हालांकि, मजबूत स्व-सुधार के बिना, स्व-सुधार प्राप्त नहीं किया जा सकता। एक ऐसी प्रणाली जो पहचान नहीं सकती कि वह कब गलत है, अपने स्वयं के आउटपुट से सार्थक रूप से नहीं सीख सकती, चाहे वह कितनी भी शक्तिशाली क्यों न दिखाई दे।

प्रचलित धारणा यह रही है कि स्व-सुधार स्वाभाविक रूप से उभरेगा क्योंकि मॉडल अधिक सक्षम होते जाएंगे। यह विश्वास सहज ज्ञान युक्त लगता है। आखिरकार, मजबूत मॉडल अधिक जानते हैं, बेहतर तर्क करते हैं और कार्यों में अच्छा प्रदर्शन करते हैं। हालांकि, हाल के शोध से एक प्रतिवादात्मक निष्कर्ष सामने आया है कि अधिक उन्नत मॉडल अक्सर अपनी गलतियों को सुधारने में संघर्ष करते हैं जबकि कमजोर मॉडल स्व-सुधार में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इस घटना, जिसे सटीकता-सुधार विरोधाभास के रूप में जाना जाता है, हमें न केवल AI प्रणालियों के तर्क करने के तरीके पर, बल्कि यह भी सोचने के लिए मजबूर करती है कि स्व-सुधार AI के लिए हम वास्तव में कितने तैयार हैं।

स्व-सुधार AI को समझना

स्व-सुधार AI एक ऐसी AI प्रणाली को संदर्भित करता है जो अपनी गलतियों की पहचान कर सकती है, उनसे सीख सकती है और अपने व्यवहार को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत कर सकती है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जो केवल मनुष्यों द्वारा संकलित प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करते हैं, स्व-सुधार AI सक्रिय रूप से अपने स्वयं के आउटपुट का मूल्यांकन करेगा और समय के साथ अनुकूलित होगा। सिद्धांत रूप में, यह एक प्रतिक्रिया लूप बनाता है जहां प्रत्येक सीखने का चक्र पिछले पर निर्मित होता है, जिससे वह उत्पन्न होता है जिसे अक्सर बुद्धिमत्ता विस्फोट के रूप में वर्णित किया जाता है।

लेकिन इस लक्ष्य को प्राप्त करना सरल नहीं है। स्व-सुधार के लिए केवल कच्ची कम्प्यूटेशनल शक्ति या बड़े डेटासेट से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए विश्वसनीय स्व-मूल्यांकन की आवश्यकता होती है, जिसमें त्रुटियों का पता लगाने, उनके स्रोतों की पहचान करने और सुधारित समाधान उत्पन्न करने की क्षमता शामिल है। इन क्षमताओं के बिना, एक मॉडल सही तर्क पथ और दोषपूर्ण तर्क पथ के बीच अंतर नहीं कर सकता। गलत समाधान पर पुनरावृत्ति करना, चाहे वह कितनी भी तेजी से क्यों न हो, केवल गलतियों को मजबूत करता है न कि प्रदर्शन में सुधार करता है।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। मनुष्यों में, गलतियों से सीखने में अक्सर चिंतन, परिकल्पना परीक्षण और पाठ्यक्रम सुधार शामिल होता है। AI के लिए, इन प्रक्रियाओं को प्रणाली के भीतर ही एन्कोड किया जाना चाहिए। यदि कोई मॉडल अपनी त्रुटियों को विश्वसनीय रूप से पहचान और ठीक नहीं कर सकता है, तो वह स्व-सुधार लूप में सार्थक रूप से भाग नहीं ले सकता है, और पुनरावर्ती बुद्धिमत्ता का वादा व्यावहारिक के बजाय सैद्धांतिक रहता है।

सटीकता-सुधार विरोधाभास

स्व-सुधार को अक्सर एक एकल क्षमता के रूप में माना जाता है, लेकिन वास्तव में यह कई अलग-अलग क्षमताओं को जोड़ता है जिन पर अलग से विचार किया जाना चाहिए। न्यूनतम रूप से, हम इसे तीन मापने योग्य उप-क्षमताओं में अलग कर सकते हैं: त्रुटि पहचान, त्रुटि स्थानीयकरण या स्रोत पहचान, और त्रुटि सुधार। त्रुटि पहचान पूछती है कि क्या कोई मॉडल पहचान सकता है कि उसका आउटपुट गलत है। त्रुटि स्थानीयकरण इस बात पर केंद्रित है कि त्रुटि कहां होती है। त्रुटि सुधार एक सुधारित समाधान उत्पन्न करने की क्षमता को संदर्भित करता है।

इन क्षमताओं को अलग-अलग मापकर, शोधकर्ता वर्तमान प्रणालियों की सीमाओं के बारे में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रकट करते हैं। वे दिखाते हैं कि मॉडल इन क्षमताओं में व्यापक रूप से भिन्न होते हैं। कुछ मॉडल त्रुटियों का पता लगाने में अच्छे होते हैं लेकिन उन्हें ठीक करने में खराब होते हैं। अन्य मुश्किल से गलतियों को पहचानते हैं फिर भी बार-बार प्रयासों के माध्यम से उन्हें सुधारने में सफल होते हैं। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ये अंतर्दृष्टि यह प्रकट करती हैं कि एक क्षेत्र में सुधार दूसरों में सुधार की गारंटी नहीं देता है।

जब शोधकर्ताओं ने जटिल गणितीय तर्क कार्यों पर उन्नत मॉडलों का परीक्षण किया, तो इन मॉडलों ने कम गलतियां कीं। वह हिस्सा अपेक्षित था। जो अप्रत्याशित था वह यह निष्कर्ष था: जब इन मॉडलों ने गलतियां कीं, तो वे उन्हें अपने आप सुधारने की संभावना कम रखते थे। इसके विपरीत, कमजोर मॉडल, अधिक त्रुटियां करने के बावजूद, बाहरी प्रतिक्रिया के बिना अपनी गलतियों को ठीक करने में काफी बेहतर थे। दूसरे शब्दों में, शोधकर्ताओं ने पाया कि सटीकता और स्व-सुधार विपरीत दिशाओं में बढ़े, एक विरोधाभास जिसे वे सटीकता-सुधार विरोधाभास कहते हैं। यह खोज AI विकास में गहराई से आयोजित एक विश्वास को चुनौती देती है। हम अक्सर मान लेते हैं कि स्केलिंग मॉडल बुद्धिमत्ता के हर पहलू में सुधार करते हैं। विरोधाभास से पता चलता है कि यह धारणा हमेशा कायम नहीं रहती है, विशेष रूप से आत्मनिरीक्षण क्षमताओं के लिए।

त्रुटि गहराई परिकल्पना

यह विरोधाभास एक प्रश्न उठाता हैशोधकर्ताओं ने पाया कि मजबूत मॉडल कम त्रुटियाँ करते हैं, लेकिन जो त्रुटियाँ वे करते हैं वे “गहरी” और सुधार के प्रति अधिक प्रतिरोधी होती हैं। इसके विपरीत, कमजोर मॉडल “उथली” त्रुटियाँ करते हैं जो दूसरे प्रयास के दौरान आसानी से ठीक की जा सकती हैं।

शोधकर्ता इस अंतर्दृष्टि को त्रुटि गहराई परिकल्पना कहते हैं। वे त्रुटियों को सेटअप, तर्क और गणना त्रुटियों में वर्गीकृत करते हैं। सेटअप त्रुटियों में समस्या की गलत व्याख्या शामिल है। तर्क त्रुटियाँ तब होती हैं जब तर्क का मार्ग संरचनात्मक रूप से त्रुटिपूर्ण होता है। गणना त्रुटियाँ साधारण अंकगणितीय चूक होती हैं। GPT-3.5 के लिए, अधिकांश त्रुटियाँ (62%) साधारण गणना की गलतियाँ हैं। ये उथली त्रुटियाँ हैं। जब “ध्यान से जाँचें” करने के लिए प्रॉम्प्ट किया जाता है, तो मॉडल अक्सर गणितीय चूक ढूंढकर उसे ठीक कर सकता है। हालाँकि, DeepSeek के लिए, इसकी 77% त्रुटियाँ सेटअप या तर्क त्रुटियाँ हैं। इन गहरी विफलताओं के लिए मॉडल को अपने दृष्टिकोण को मौलिक रूप से पुनर्विचार करने की आवश्यकता होती है। मजबूत मॉडल इससे जूझते हैं क्योंकि वे अपने प्रारंभिक तर्क मार्ग से चिपके रहने की प्रवृत्ति रखते हैं। जैसे-जैसे मॉडल की बुद्धिमत्ता बढ़ती है, केवल सबसे लचीली और कठिन त्रुटियाँ ही बची रहती हैं।

त्रुटियों का पता लगाना उन्हें ठीक करने की गारंटी क्यों नहीं है

अनुसंधान के सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्षों में से एक यह है कि त्रुटि का पता लगाने का संबंध गलतियों को ठीक करने की क्षमता से नहीं है। एक मॉडल सही ढंग से पहचान सकता है कि उसका उत्तर गलत है, फिर भी उसे ठीक करने में विफल रह सकता है। एक अन्य मॉडल मुश्किल से ही त्रुटियों का पता लगा सकता है, फिर भी बार-बार पुनः हल करने के माध्यम से सुधार कर सकता है। Claude-3-Haiku सबसे नाटकीय उदाहरण प्रदान करता है। Claude ने अपनी स्वयं की केवल 10.1% त्रुटियों का पता लगाया, जो सभी परीक्षण किए गए मॉडलों में सबसे कम है। इस कमजोर पहचान के बावजूद, इसने 29.1% की सबसे उच्च आंतरिक सुधार दर हासिल की। इसकी तुलना में, GPT-3.5 ने अपनी 81.5% त्रुटियों का पता लगाया लेकिन केवल 26.8% को ही सुधारा।

इससे पता चलता है कि कुछ मॉडल समस्या को एक अलग सैंपलिंग पथ के माध्यम से बस पुनः हल करके अपनी त्रुटियों को “आकस्मिक रूप से” सुधार सकते हैं, भले ही वे यह न पहचानें कि पहला प्रयास गलत था। यह असंबद्धता वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए खतरनाक है। जब एक मॉडल अति आत्मविश्वासी होता है और अपनी स्वयं की तार्किक त्रुटियों का पता लगाने में विफल रहता है, तो वह एक संभावित लेकिन पूरी तरह से गलत स्पष्टीकरण को सत्य के रूप में प्रस्तुत कर सकता है। कुछ मामलों में, किसी मॉडल को अपनी गलतियों की पहचान करने के लिए प्रॉम्प्ट करने से स्थिति और खराब हो जाती है। जब कोई मॉडल गलत तरीके से पहचानता है कि उससे कहाँ चूक हुई, तो वह स्वयं को एक त्रुटिपूर्ण स्पष्टीकरण से जोड़ लेता है और गलती पर और दृढ़ हो जाता है। मदद करने के बजाय, स्व-उत्पन्न संकेत मॉडल को गलत तर्क मार्ग में बंद कर सकते हैं। यह व्यवहार मानवीय संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह को दर्शाता है। एक बार जब हमें विश्वास हो जाता है कि हम जानते हैं कि क्या गलत हुआ, तो हम गहरे कारणों की तलाश बंद कर देते हैं।

पुनरावृत्ति मदद करती है, लेकिन समान रूप से नहीं

अनुसंधान यह भी दर्शाता है कि पुनरावृत्तिमूलक चिंतन अक्सर परिणामों में सुधार करता है, लेकिन सभी मॉडल एक ही तरह से लाभान्वित नहीं होते हैं। कमजोर मॉडल पुनर्विचार के कई दौर से काफी लाभान्वित होते हैं क्योंकि प्रत्येक पुनरावृत्ति उन्हें अपनी सतह-स्तरीय समस्याओं को ठीक करने का एक और मौका देती है। मजबूत मॉडल पुनरावृत्ति से बहुत कम लाभ दिखाते हैं। उनकी त्रुटियाँ पुनरावृत्ति द्वारा आसानी से हल नहीं होती हैं। बाह्य मार्गदर्शन के बिना, अतिरिक्त प्रयास अक्सर एक ही त्रुटिपूर्ण तर्क को अलग-अलग शब्दों में पुनः प्रस्तुत करते हैं। यह अंतर्दृष्टि बताती है कि स्व-परिष्करण तकनीकें सार्वभौमिक रूप से प्रभावी नहीं हैं। उनकी सफलता मॉडल की बुद्धिमत्ता पर ही नहीं, बल्कि की जा रही त्रुटियों की प्रकृति पर निर्भर करती है।

AI सिस्टम डिजाइन के लिए इसका क्या अर्थ है

इन अंतर्दृष्टियों के व्यावहारिक निहितार्थ हैं। सबसे पहले, हमें यह मानना बंद कर देना चाहिए कि उच्च सटीकता का अर्थ बेहतर स्व-सुधार है। स्वायत्त स्व-परिष्करण पर निर्भर सिस्टम को केवल अंतिम प्रदर्शन के लिए ही नहीं, बल्कि स्पष्ट रूप से सुधार व्यवहार के लिए परीक्षण किया जाना चाहिए। दूसरा, विभिन्न मॉडलों को विभिन्न हस्तक्षेप रणनीतियों की आवश्यकता हो सकती है। कमजोर मॉडल साधारण सत्यापन और पुनरावृत्ति से लाभान्वित हो सकते हैं। मजबूत मॉडलों को गहन तर्क त्रुटियों पर काबू पाने के लिए बाहरी प्रतिक्रिया, संरचित सत्यापन, या टूल-आधारित जाँच की आवश्यकता हो सकती है। तीसरा, स्व-सुधार पाइपलाइनों को त्रुटि-जागरूक होना चाहिए। यह समझना कि कोई कार्य उथली या गहरी त्रुटियों के प्रति संवेदनशील है, यह सूचित कर सकता है कि क्या स्व-सुधार संभवतः काम करेगा भी या नहीं। अंत में, मूल्यांकन बेंचमार्क को पहचान, स्थानीयकरण और सुधार को अलग करना चाहिए। उन्हें एक ही माप के रूप में मानने से वे महत्वपूर्ण कमजोरियाँ छिप जाती हैं जो वास्तविक दुनिया की तैनाती में मायने रखती हैं।

निचली रेखा

स्व-सुधार AI केवल सही उत्तर उत्पन्न करने पर ही नहीं, बल्कि गलत उत्तरों को पहचानने, निदान करने और संशोधित करने की क्षमता पर भी निर्भर करता है। सटीकता-सुधार विरोधाभास से पता चलता है कि मजबूत मॉडल इस कार्य में स्वतः ही बेहतर नहीं हैं। जैसे-जैसे मॉडल अधिक सक्षम होते जाते हैं, उनकी त्रुटियाँ गहरी, पता लगाने में कठिन और स्व-सुधार के प्रति अधिक प्रतिरोधी होती जाती हैं। इसका मतलब है कि केवल मॉडल स्केलिंग में प्रगति पर्याप्त नहीं है। यदि हम ऐसी AI प्रणालियाँ चाहते हैं जो वास्तव में अपनी गलतियों से सीख सकें, तो स्व-सुधार को एक अलग क्षमता के रूप में माना जाना चाहिए, स्पष्ट रूप से मापा जाना चाहिए, प्रशिक्षित किया जाना चाहिए, और हिंदी में अनुवादित किया जाना चाहिए।

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