मानव कैसे एआई हथियारों की दौड़ में नेविगेट कर सकते हैं

एआई टूल्स को कई लोग शोध के लिए वरदान के रूप में देखते हैं, चाहे वह कार्य परियोजनाओं से लेकर स्कूल के काम तक हो या विज्ञान। उदाहरण के लिए, वेबसाइटों की जांच करने में घंटों बिताने के बजाय, आप बस ChatGPT से एक प्रश्न पूछ सकते हैं, और यह एक स्पष्ट उत्तर देगा। प्रश्न, हालांकि, यह है – क्या आप उन परिणामों पर भरोसा कर सकते हैं? अनुभव से पता चलता है कि उत्तर अक्सर “नहीं” होता है। एआई तभी अच्छा काम करता है जब मानव अधिक शामिल होते हैं, इसे निर्देशित और पर्यवेक्षण करते हैं, और फिर वास्तविक दुनिया के खिलाफ इसके द्वारा उत्पादित परिणामों की जांच करते हैं। लेकिन तेजी से बढ़ते जनरेटिव एआई क्षेत्र और नए टूल्स के लगातार रिलीज़ होने के साथ, यह उपभोक्ताओं के लिए यह समझना और स्वीकार करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि वे एआई टूल्स के साथ काम करते समय क्या भूमिका निभाते हैं।

एआई क्षेत्र बहुत बड़ा है, और यह और भी बड़ा होता जा रहा है, विशेषज्ञों का कहना है कि यह 2030 तक एक ट्रिलियन डॉलर से अधिक का हो जाएगा। इसलिए, यह कोई आश्चर्य नहीं है कि लगभग हर बड़ी टेक कंपनी – एप्पल से लेकर अमेज़न तक, आईबीएम से लेकर माइक्रोसॉफ्ट तक, और कई अन्य – अपनी एआई प्रौद्योगिकी का अपना संस्करण जारी कर रही है, और विशेष रूप से उन्नत जनरेटिव एआई उत्पादों को जारी कर रही है।

इस तरह के दांव को देखते हुए, यह भी कोई आश्चर्य नहीं है कि कंपनियां नए फीचर्स जारी करने के लिए तेजी से काम कर रही हैं जो उन्हें प्रतिस्पर्धा में बढ़त दिला सकते हैं। यह वास्तव में एक हथियारों की दौड़ है, जिसमें कंपनियां अपने इकोसिस्टम में जितने अधिक संभव हो उतने उपयोगकर्ताओं को लॉक करने का प्रयास कर रही हैं। कंपनियों को उम्मीद है कि ऐसे फीचर्स जो उपयोगकर्ताओं को एआई सिस्टम का उपयोग करने में आसानी प्रदान करते हैं – जैसे कि एक शोध परियोजना के लिए आवश्यक सभी जानकारी प्राप्त करने के लिए एक जनरेटिव एआई चैटबॉट से एक प्रश्न पूछना – उन्हें अधिक ग्राहक मिलेंगे, जो उत्पाद या ब्रांड के साथ बने रहेंगे जब नए फीचर्स नियमित रूप से जोड़े जाते हैं।

लेकिन कभी-कभी, पहले स्थान पर पहुंचने की अपनी दौड़ में, कंपनियां ऐसे फीचर्स जारी कर सकती हैं जिन्हें ठीक से जांचा नहीं गया है, या जिनकी सीमाएं अच्छी तरह से समझी नहीं गई हैं। जबकि कंपनियों ने अतीत में कई प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोगों के लिए बाजार हिस्सेदारी के लिए प्रतिस्पर्धा की है, ऐसा लगता है कि वर्तमान हथियारों की दौड़ अधिक कंपनियों को अधिक “अधूरे” उत्पादों को जारी करने के लिए प्रेरित कर रही है – और परिणामस्वरूप, अधूरे परिणाम। शोध उद्देश्यों के लिए ऐसे परिणामों पर भरोसा करना – चाहे वह व्यवसाय, व्यक्तिगत, चिकित्सा, अकादमिक, या अन्य हो – अवांछित परिणामों को जन्म दे सकता है, जिसमें प्रतिष्ठा की क्षति, व्यवसायिक नुकसान, या甚至 जीवन के लिए जोखिम शामिल है।

एआई की गलतियों ने कई व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण नुकसान का कारण बना है। एक कंपनी आईट्यूटर पर 2023 में 365,000 डॉलर का जुर्माना लगाया गया था, जब उसके एआई अल्गोरिदम ने दर्जनों नौकरी के आवेदकों को उनकी उम्र के कारण अस्वीकार कर दिया था। रियल एस्टेट मार्केटप्लेस ज़िलो ने 2021 में अपने एआई सिस्टम द्वारा गलत मूल्य पूर्वानुमान के कारण सैकड़ों मिलियन डॉलर का नुकसान उठाया। जिन उपयोगकर्ताओं ने चिकित्सा सलाह के लिए एआई पर भरोसा किया, वे भी जोखिम में थे। उदाहरण के लिए, Chat GPT ने उपयोगकर्ताओं को रक्तचाप कम करने वाली दवा वेरापामिल और पैक्सलोविड, फाइजर की कोविड -19 के लिए एंटीवायरल गोली के बीच परस्पर क्रिया के बारे में गलत जानकारी दी।

जबकि उन घटनाओं ने सुर्खियां बटोरीं, कई अन्य एआई गलतियों को नहीं मिली – लेकिन वे उतनी ही घातक हो सकती हैं करियर और प्रतिष्ठा के लिए। उदाहरण के लिए, एक व्यस्त मार्केटिंग प्रबंधक जो रिपोर्ट तैयार करने के लिए एक शॉर्टकट की तलाश में हो सकता है, एआई टूल का उपयोग करने के लिए प्रेरित हो सकता है – और यदि उस टूल में जानकारी सही नहीं है, तो वे खुद को दूसरी नौकरी की तलाश में पा सकते हैं। एक छात्र जो ChatGPT का उपयोग करके एक रिपोर्ट लिखता है – और जिसका प्रोफेसर पर्याप्त स्मार्ट है कि वह रिपोर्ट के स्रोत को समझता है – सेमेस्टर के लिए एक एफ का सामना कर सकता है। और एक वकील जिसका सहायक कानूनी कार्य के लिए एआई टूल्स का उपयोग करता है, वह जुर्माना या यहां तक कि बरखास्तगी का सामना कर सकता है यदि मामला खराब डेटा के कारण तिरछा हो जाता है।

लगभग सभी स्थितियों को रोका जा सकता है – यदि मानव एआई को निर्देशित कर रहे हैं और शोध चक्र में अधिक पारदर्शिता है। एआई को मानव और मशीन के बीच साझेदारी के रूप में देखा जाना चाहिए। यह एक सच्चा सहयोग है – और यह इसका उत्कृष्ट मूल्य है।

जबकि अधिक शक्तिशाली खोज, प्रारूप और विश्लेषण सुविधाएं स्वागत योग्य हैं, एआई उत्पादों के निर्माताओं को भी ऐसे तंत्र शामिल करने की आवश्यकता है जो इस सहयोग की अनुमति देते हैं। सिस्टम में तथ्य-जांच उपकरण शामिल होने चाहिए जो उपयोगकर्ताओं को ChatGPT जैसे टूल्स से रिपोर्ट के परिणामों की जांच करने में सक्षम बनाते हैं, और उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट डेटा बिंदुओं या जानकारी के टुकड़ों के मूल स्रोत देखने देते हैं। यह न केवल शोध का उत्पादन करेगा, बल्कि हमारे आपसी विश्वास को भी बहाल करेगा; हम एक रिपोर्ट जमा कर सकते हैं, या एक नीति की सिफारिश कर सकते हैं जो हमें विश्वास है कि हम समझते हैं और जानते हैं।

उपयोगकर्ताओं को यह भी पहचानने और तौलने की आवश्यकता है कि एआई के परिणामों पर भरोसा करने से क्या दांव पर लगा है। वे उबाऊपन के स्तर को परिणाम के महत्व के साथ तौलना चाहिए। उदाहरण के लिए, जब स्थानीय रेस्तरां की तुलना करने के लिए एआई का उपयोग किया जा रहा हो, तो मानव शायद कम शामिल हो सकते हैं। लेकिन जब उच्च मूल्य वाले व्यवसायिक निर्णयों या विमान या चिकित्सा उपकरणों के डिजाइन के लिए शोध करना हो, तो उपयोगकर्ताओं को एआई-चालित शोध प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में अधिक शामिल होने की आवश्यकता है। जितना अधिक महत्वपूर्ण निर्णय होगा, उतना ही महत्वपूर्ण है कि मानव इसका हिस्सा हों। छोटे निर्णयों के लिए शोध को पूरी तरह से एआई पर भरोसा किया जा सकता है।

एआई समय के साथ बेहतर होता जा रहा है – मानव सहायता के बिना भी। यह संभव है, यदि नहीं तो संभवतः, एआई टूल्स जो स्वयं को जांच सकते हैं, वास्तविक दुनिया के खिलाफ अपने परिणामों की जांच करते हैं – जैसे कि एक मानव करेगा – या तो दुनिया को एक बेहतर स्थान बना सकते हैं, या इसे नष्ट कर सकते हैं. लेकिन एआई टूल्स उस स्तर तक पहुंच सकते हैं जितनी जल्दी कई लोगों को लगता है, या कभी नहीं. इसका मतलब है कि किसी भी शोध परियोजना में मानव कारक अभी भी आवश्यक होगा। एआई टूल्स डेटा की खोज और जानकारी को व्यवस्थित करने में अच्छे हैं, लेकिन वे संदर्भ का मूल्यांकन नहीं कर सकते हैं और जिस तरह से हम, मानव के रूप में, इसका उपयोग करने की आवश्यकता है, उसे उपयोग नहीं कर सकते हैं। निकट भविष्य में, यह महत्वपूर्ण है कि शोधकर्ता एआई टूल्स को उनके लिए क्या है; नौकरी पूरी करने में मदद करने के लिए टूल्स, न कि मानव को नौकरी से बदलने वाले टूल्स।