मानव कैसे एआई हथियारों की दौड़ को नेविगेट कर सकते हैं

एआई टूल्स को कई लोग शोध के लिए एक वरदान के रूप में देखते हैं, चाहे वह काम परियोजनाओं, स्कूल के काम या विज्ञान के लिए हो। उदाहरण के लिए, वेब साइटों की जांच करने में घंटों बिताने के बजाय, आप चैटजीपीटी से एक प्रश्न पूछ सकते हैं और यह एक स्पष्ट उत्तर देगा। हालांकि, प्रश्न यह है – क्या आप उन परिणामों पर भरोसा कर सकते हैं? अनुभव से पता चलता है कि उत्तर अक्सर “नहीं” होता है। एआई केवल तभी अच्छा काम करता है जब मानव अधिक शामिल होते हैं, इसे निर्देशित और पर्यवेक्षण करते हैं, और फिर इसके द्वारा उत्पादित परिणामों को वास्तविक दुनिया के खिलाफ जांचते हैं। लेकिन जनरेटिव एआई क्षेत्र के तेजी से विकास और नए टूल्स के निरंतर रिलीज़ 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 निभानी चाहिए।

एआई क्षेत्र बहुत बड़ा है और और भी बड़ा हो रहा है, जिसमें विशेषज्ञों का कहना है कि यह 2030 तक 1.3 ट्रिलियन डॉलर से अधिक का हो जाएगा। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग हर बड़ी टेक कंपनी – एप्पल से लेकर अमेज़न, आईबीएम और माइक्रोसॉफ्ट तक – अपनी खुद की एआई प्रौद्योगिकी और विशेष रूप से उन्नत जनरेटिव एआई उत्पादों को जारी कर रही है। (AAPL ) (AMZN )

ऐसे ही दांव के साथ, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि कंपनियां प्रतिस्पर्धा में आगे रहने के लिए नए फीचर्स जारी करने के लिए तेजी से काम कर रही हैं। यह वास्तव में एक हथियारों की दौड़ है, जिसमें कंपनियां अपने इकोसिस्टम में जितने संभव हो उतने उपयोगकर्ताओं को लॉक करने का प्रयास कर रही हैं। कंपनियों को उम्मीद है कि उपयोगकर्ताओं को एआई सिस्टम का उपयोग करने में आसानी से सक्षम बनाने वाली सुविधाएं – जैसे कि एक शोध परियोजना के लिए आवश्यक सभी जानकारी प्राप्त करने के लिए एक जनरेटिव एआई चैटबॉट से एक प्रश्न पूछना – उन्हें अधिक ग्राहकों को आकर्षित करेंगे, जो उत्पाद या ब्रांड के साथ बने रहेंगे जब नए फीचर्स नियमित रूप से जोड़े जाते हैं।

लेकिन कभी-कभी, पहले स्थान पर रहने की अपनी दौड़ में, कंपनियां ऐसी सुविधाएं जारी कर सकती हैं जिन्हें ठीक से जांचा नहीं गया हो या जिनकी सीमाएं अच्छी तरह से समझी या परिभाषित नहीं की गई हैं। जबकि कंपनियों ने अतीत में कई प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोगों पर 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 – जिसके परिणामस्वरूप अधूरे परिणाम होते हैं। यदि शोध के उद्देश्यों के लिए – चाहे वह व्यवसाय, व्यक्तिगत, चिकित्सा, अकादमिक या अन्य हो – ऐसे परिणामों पर भरोसा किया जाता है, तो यह अवांछित परिणामों को जन्म दे सकता है, जिसमें प्रतिष्ठा की क्षति, व्यवसायिक नुकसान या यहां तक कि जीवन के लिए खतरा भी शामिल है।

एआई की गलतियों ने कई व्यवसायों को महत्वपूर्ण नुकसान पहुंचाया है। एक कंपनी आईट्यूटर पर 2023 में 365,000 डॉलर का जुर्माना लगाया गया था, जब उसके एआई अल्गोरिदम ने उम्र के कारण दर्जनों नौकरी के आवेदकों को खारिज 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 है, वे भी जोखिम में हैं। उदाहरण के लिए, चैट जीपीटी 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 प्रदान की – और क्या एक मरीज़ उन दोनों दवाओं को एक ही समय में ले सकता है। जो लोग प्रणाली की गलत सलाह पर भरोसा करते हैं कि दोनों दवाओं के बीच कोई परस्पर क्रिया नहीं है, वे जोखिम में पड़ सकते हैं। (PFE )

जबकि उन घटनाओं ने सुर्खियां बटोरीं, कई अन्य एआई गलतियां नहीं करती हैं – लेकिन वे करियर और प्रतिष्ठा के लिए उतनी ही घातक हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक व्यस्त मार्केटिंग प्रबंधक रिपोर्ट तैयार करने के लिए एक शॉर्टकट की तलाश में हो सकता है और एआई टूल का उपयोग करने के लिए प्रेरित हो सकता है – और यदि वह टूल गलत जानकारी प्रदान करता है, तो वह अपनी नौकरी खो सकता है। एक छात्र जो चैटजीपीटी का उपयोग करके एक रिपोर्ट लिखता है – और जिसका प्रोफेसर यह समझने में सक्षम है कि रिपोर्ट का स्रोत क्या है – सेमेस्टर के लिए एफ का सामना कर सकता है। और एक वकील जिसका सहायक कानूनी कार्य के लिए एआई टूल्स का उपयोग करता है, उसे जुर्माना लगाया जा सकता है या यहां तक कि बरखास्त भी किया जा सकता है यदि वह मामला खराब डेटा के कारण प्रस्तुत करता है।

इनमें से लगभग सभी स्थितियों को रोका जा सकता है – यदि मानव एआई का मार्गदर्शन 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।

अधिक शक्तिशाली खोज, प्रारूप और विश्लेषण सुविधाओं का स्वागत है, एआई उत्पादों के निर्माताओं को भी ऐसी व्यवस्थाओं को शामिल करने की आवश्यकता है जो इस सहयोग की अनुमति देती हैं। प्रणालियों में तथ्य-जांच साधन होने चाहिए जो उपयोगकर्ताओं को चैटजीपीटी 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 बेहतर शोध पैदा करेगा, बल्कि हमारे आपसी विश्वास को भी बहाल करेगा; हम एक रिपोर्ट प्रस्तुत कर सकते हैं या तथ्यों पर आधारित नीति की सिफारिश कर सकते हैं जिन पर हम भरोसा करते हैं और समझते हैं।

उपयोगकर्ताओं को यह भी पहचानने और तौलने की आवश्यकता है कि एआई पर शोध के उत्पादन के लिए क्या दांव पर है। उन्हें परिणाम के महत्व के साथ कठिनाई के स्तर को 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 डिज़ाइन के बारे में शोध किया जा रहा हो, तो उपयोगकर्ताओं को प्रत्येक चरण में अधिक शामिल होने की आवश्यकता है। निर्णय जितना अधिक महत्वपूर्ण होगा, मानव भागीदारी उतनी ही महत्वपूर्ण होगी। छोटे निर्णयों के लिए शोध को पूरी तरह से एआई पर छोड़ा जा सकता है।

एआई समय के साथ बेहतर होता जा रहा है – मानव सहायता के बिना भी। यह संभव है, यदि नहीं तो संभावित है, कि स्वयं को जांचने में सक्षम एआई टूल्स उभरेंगे, जो परिणामों को वास्तविक दुनिया के खिलाफ जांचेंगे – जैसे कि एक मानव करता है – या तो दुनिया को बहुत 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, यदि कभी। 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 उतने ही अच्छे हैं, लेकिन वे संदर्भ का मूल्यांकन करने और जिस तरह से हम, मानव के रूप में, इसका उपयोग करने की आवश्यकता है, उस तरह से इसका उपयोग नहीं कर सकते हैं। भविष्य के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि शोधकर्ता एआई टूल्स को उनके लिए क्या हैं; नौकरी को पूरा करने में मदद करने के लिए टूल्स, न कि नौकरी पर मानव और मानव मस्तिष्क को बदलने के लिए कुछ।