हमारी एक महीने लंबी डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला के भाग ग्यारह में आपका स्वागत है। डेटा लिटरसी मंथ के हिस्से के रूप में, यह शृंखला डेटा की दुनिया के प्रमुख सिद्धांतों को स्पष्ट करेगी, वे सवालों के जवाब देगी जिन्हें आप पूछने से हिचकते रहे हैं, और इस दौरान सीखना रोचक भी बनाएगी। यदि आप शुरुआत से पढ़ना चाहते हैं, तो शृंखला की पहली प्रविष्टि देखें: डेटासेट क्या है?
इस सप्ताह, हम देखेंगे कि खबरों में एआई को कैसे प्रस्तुत किया जाता है और एआई से जुड़े किन जालों से सभी को सावधान रहना चाहिए। यह ब्लॉग पोस्ट बताता है कि किस तरह समाचारों में एआई को सनसनीखेज बना दिया जाता है और एआई हाइप ट्रैप में फँसने से कैसे बचें।
यदि आप एआई और इस क्षेत्र में प्रचलित अलग-अलग पारिभाषिक शब्दों से और अधिक परिचित होना चाहते हैं, तो डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला की यह पहले की प्रविष्टि देखें: एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और डेटा साइंस में क्या अंतर है।
एआई हाइप ट्रैप की समस्या
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सर्वव्यापी हो गई है और हमारे आसपास की अनेक ऐप्लिकेशनों में समाई हुई है—चाहे वह चेहरे की पहचान आधारित फोन अनलॉक फीचर हो या आपके लिए अगले उत्पाद की सिफारिश।
पिछले कुछ वर्षों में एआई में हुए उल्लेखनीय विकासों के साथ, उद्योग और अकादमिक जगत में एआई तकनीकों और उनके उपयोग पर व्यापक मीडिया कवरेज रहा है। यह सामान्यतः अच्छा है, लेकिन इससे इस क्षेत्र की नवीनतम प्रगतियों के इर्द-गिर्द हाइप भी बढ़ा है। इस गतिशीलता ने मौजूदा एआई टूल्स और तकनीकों की संभावनाओं और उनके संभावित जोखिमों की कवरेज को सनसनीखेज बना दिया है।
इस तरह की सनसनीखेज कवरेज के चलते, आम जनता के एआई के बारे में सोचने के तरीकों में तीन मुख्य जोखिम उभरते हैं:
- एआई टूल्स और तकनीकों की क्षमताओं के बारे में गलत अपेक्षाएँ, जिससे तकनीक के भविष्य को लेकर अनुचित आशावाद पैदा होता है
- स्वचालन को लेकर अतिरंजित भय और यह धारणा कि एआई टूल्स और तकनीकें “संवेदनशील” हो जाएँगी
- आज एआई को प्रभावित कर रही वास्तविक समस्याओं और उनके समाधान से ध्यान भटकना
एआई हाइप को समझने का एक ढांचा
एआई में इस व्यापक गतिशीलता को समझाने के लिए एक बेहतरीन ढांचा Gartner का Hype Cycle है, जो उभरती हुई तकनीक के जीवन-चक्र के अलग-अलग चरणों को दर्शाता है। आइए नीचे बताए अनुसार, हाइप साइकिल का संदर्भ लेते हुए एआई के परिपक्वता पैमाने को समझें।
- हाइप साइकिल की शुरुआत “ट्रिगर” चरण से होती है, जो संभावनाओं के दायरे पर बात करते हुए नई तकनीक के प्रति उत्साह जगाती है।
- दूसरा चरण शिखर का है, जहाँ अपेक्षाएँ इकट्ठी हो जाती हैं और बढ़ा-चढ़ाकर जताई गई संभावनाएँ बिखरने लगती हैं।
- तीसरा चरण सबसे नीचे पहुँचता है, जिसे उचित रूप से “निराशा की खाई” कहा जाता है—यहीं पर शानदार लेकिन चुनौतीपूर्ण विचार साकार नहीं हो पाते। यही वह जगह है जहाँ वास्तविकता सामने आती है, और लोग व्यावहारिक क्रियान्वयन के सामने कई शक्तिशाली विचारों को छोड़ देते हैं।
- चुनौतीपूर्ण चरण के बाद “प्रबोधन की ढलान” आती है, जहाँ तकनीक की सीमाओं को नवाचार के माध्यम से पार किया जाता है, जिससे अंतिम चरण में ऐसे नए उद्योग जन्म लेते हैं जो मानवता की अप्रत्याशित तरीकों से सेवा करते हैं।
Google के एआई शोधकर्ताओं के अनुसार, मशीन लर्निंग और एआई ट्रिगर और अतिरंजित अपेक्षाओं के शिखर के बीच कहीं स्थित हैं। इसका अर्थ है कि खबरों में जिन अनेक संभावनाओं पर चर्चा होती है, वे काफी हद तक काल्पनिक भी हो सकती हैं।
एआई हाइप ट्रैप के उदाहरण
हाइप ट्रैप आम जनता का ध्यान एआई को परेशान कर रही वास्तविक समस्याओं से हटाकर “मशीनों का मानवीय चेतना हासिल कर लेना” या “रोबोट्स का पृथ्वी पर कब्जा कर लेना” जैसी चर्चाओं पर ले जाता है। संभावनाओं और जोखिमों के बारे में जागरूक रहना अच्छी बात है, लेकिन ऐसी चर्चा एआई की वास्तविक क्षमता और जोखिमों पर आधारित नहीं होती।
यहाँ कुछ उदाहरण हैं जो हाइप ट्रैप को क्रियान्वित होता दिखाते हैं
- LaMDA और संवेदनशील एआई: Google के LaMDA प्रोजेक्ट ने एक इंजीनियर द्वारा यह सनसनीखेज दावा करने के बाद सुर्खियाँ बटोरीं कि बड़ा भाषा मॉडल संवेदनशील हो गया है। यद्यपि LaMDA वास्तव में प्रभावशाली है, लेकिन इसके संवेदनशील होने का कोई प्रमाण नहीं है। LaMDA को शक्ति देने वाली आधारभूत तकनीक के बारे में आप हमारे Weekly Roundup में और जान सकते हैं।
- IBM Watson: लंबे समय तक IBM Watson को उद्योगों को रूपांतरित कर देने वाले परम टूल के रूप में वर्णित किया गया। हालाँकि, समय के साथ IBM Watson उन बड़े दावों पर खरा नहीं उतर सका और तकनीकी हाइप का शिकार हो गया।
- सोफिया रोबोट: Sophia एक उन्नत चैटबॉट है जिसे एक मानव-सदृश रोबोट में समाहित किया गया है। चैटबॉट को इस तरह प्रस्तुत किया गया है कि वह ध्वनि और रूप में मानव जैसा लगे। यह तकनीक प्रभावशाली होते हुए भी, कई लोग इस भ्रम में पड़ गए कि मानवरूपी रोबोट अब वास्तविकता बन चुके हैं।
इन समाचार कहानियों का सनसनीखेज़ीकरण न केवल एआई के उपयोगी उपयोग-मामलों, जैसे कोविड-19 हॉटस्पॉट्स की भविष्यवाणी करना या व्यापारियों को अपना व्यवसाय शुरू करने के लिए ऋण उपलब्ध कराना, से ध्यान हटाता है; यह आज एआई को घेरे हुए वास्तविक जोखिमों से भी ध्यान भटका देता है।
कई एआई सिस्टम, जैसे न्यूज़ फ़ीड, अनुशंसा प्रणालियाँ आदि, हमारे जीवन के अभिन्न हिस्से बन गए हैं और हमारी पसंद-नापसंद को आकार देते हैं। ये एआई सिस्टम पक्षपात से ग्रस्त हो सकते हैं, जो आज उनसे इंटरैक्ट करने वाले व्यक्तियों को प्रभावित करते हैं।
एआई हाइप ट्रैप से कैसे बचें
डेटा और एआई साक्षरता ही एआई हाइप ट्रैप में न फँसने की कुंजी है। एआई क्या कर सकता है, उसकी सीमाएँ क्या हैं, और उसके जोखिम क्या हैं—इन्हें समझना इस क्षेत्र की दिशा पर एक अधिक समालोचनात्मक और संतुलित दृष्टिकोण विकसित करने के लिए अत्यंत आवश्यक है।
इस दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए आवश्यक ज्ञान से स्वयं को लैस करने हेतु हमारा Understanding Machine Learning कोर्स करें और अपनी डेटा लिटरसी यात्रा शुरू करें। डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला की अगली (और अंतिम!) प्रविष्टि एआई में पाए जाने वाले विभिन्न प्रकार के पक्षपात पर केंद्रित है, जिनके बारे में सभी को जानना चाहिए। इस बीच, निम्नलिखित संसाधन देखें:
हमारी एक महीने लंबी डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला के भाग ग्यारह में आपका स्वागत है। डेटा लिटरसी मंथ के हिस्से के रूप में, यह शृंखला डेटा की दुनिया के प्रमुख सिद्धांतों को स्पष्ट करेगी, वे सवालों के जवाब देगी जिन्हें आप पूछने से हिचकते रहे हैं, और इस दौरान सीखना रोचक भी बनाएगी। यदि आप शुरुआत से पढ़ना चाहते हैं, तो शृंखला की पहली प्रविष्टि देखें: डेटासेट क्या है?
इस सप्ताह, हम देखेंगे कि खबरों में एआई को कैसे प्रस्तुत किया जाता है और एआई से जुड़े किन जालों से सभी को सावधान रहना चाहिए। यह ब्लॉग पोस्ट बताता है कि किस तरह समाचारों में एआई को सनसनीखेज बना दिया जाता है और एआई हाइप ट्रैप में फँसने से कैसे बचें।
यदि आप एआई और इस क्षेत्र में प्रचलित अलग-अलग पारिभाषिक शब्दों से और अधिक परिचित होना चाहते हैं, तो डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला की यह पहले की प्रविष्टि देखें: एआई, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, और डेटा साइंस में क्या अंतर है।
एआई हाइप ट्रैप की समस्या
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सर्वव्यापी हो गई है और हमारे आसपास की अनेक ऐप्लिकेशनों में समाई हुई है—चाहे वह चेहरे की पहचान आधारित फोन अनलॉक फीचर हो या आपके लिए अगले उत्पाद की सिफारिश।
पिछले कुछ वर्षों में एआई में हुए उल्लेखनीय विकासों के साथ, उद्योग और अकादमिक जगत में एआई तकनीकों और उनके उपयोग पर व्यापक मीडिया कवरेज रहा है। यह सामान्यतः अच्छा है, लेकिन इससे इस क्षेत्र की नवीनतम प्रगतियों के इर्द-गिर्द हाइप भी बढ़ा है। इस गतिशीलता ने मौजूदा एआई टूल्स और तकनीकों की संभावनाओं और उनके संभावित जोखिमों की कवरेज को सनसनीखेज बना दिया है।
इस तरह की सनसनीखेज कवरेज के चलते, आम जनता के एआई के बारे में सोचने के तरीकों में तीन मुख्य जोखिम उभरते हैं:
एआई हाइप को समझने का एक ढांचा
एआई में इस व्यापक गतिशीलता को समझाने के लिए एक बेहतरीन ढांचा Gartner का Hype Cycle है, जो उभरती हुई तकनीक के जीवन-चक्र के अलग-अलग चरणों को दर्शाता है। आइए नीचे बताए अनुसार, हाइप साइकिल का संदर्भ लेते हुए एआई के परिपक्वता पैमाने को समझें।
Google के एआई शोधकर्ताओं के अनुसार, मशीन लर्निंग और एआई ट्रिगर और अतिरंजित अपेक्षाओं के शिखर के बीच कहीं स्थित हैं। इसका अर्थ है कि खबरों में जिन अनेक संभावनाओं पर चर्चा होती है, वे काफी हद तक काल्पनिक भी हो सकती हैं।
एआई हाइप ट्रैप के उदाहरण
हाइप ट्रैप आम जनता का ध्यान एआई को परेशान कर रही वास्तविक समस्याओं से हटाकर “मशीनों का मानवीय चेतना हासिल कर लेना” या “रोबोट्स का पृथ्वी पर कब्जा कर लेना” जैसी चर्चाओं पर ले जाता है। संभावनाओं और जोखिमों के बारे में जागरूक रहना अच्छी बात है, लेकिन ऐसी चर्चा एआई की वास्तविक क्षमता और जोखिमों पर आधारित नहीं होती।
यहाँ कुछ उदाहरण हैं जो हाइप ट्रैप को क्रियान्वित होता दिखाते हैं
इन समाचार कहानियों का सनसनीखेज़ीकरण न केवल एआई के उपयोगी उपयोग-मामलों, जैसे कोविड-19 हॉटस्पॉट्स की भविष्यवाणी करना या व्यापारियों को अपना व्यवसाय शुरू करने के लिए ऋण उपलब्ध कराना, से ध्यान हटाता है; यह आज एआई को घेरे हुए वास्तविक जोखिमों से भी ध्यान भटका देता है।
कई एआई सिस्टम, जैसे न्यूज़ फ़ीड, अनुशंसा प्रणालियाँ आदि, हमारे जीवन के अभिन्न हिस्से बन गए हैं और हमारी पसंद-नापसंद को आकार देते हैं। ये एआई सिस्टम पक्षपात से ग्रस्त हो सकते हैं, जो आज उनसे इंटरैक्ट करने वाले व्यक्तियों को प्रभावित करते हैं।
एआई हाइप ट्रैप से कैसे बचें
डेटा और एआई साक्षरता ही एआई हाइप ट्रैप में न फँसने की कुंजी है। एआई क्या कर सकता है, उसकी सीमाएँ क्या हैं, और उसके जोखिम क्या हैं—इन्हें समझना इस क्षेत्र की दिशा पर एक अधिक समालोचनात्मक और संतुलित दृष्टिकोण विकसित करने के लिए अत्यंत आवश्यक है।
इस दृष्टिकोण को विकसित करने के लिए आवश्यक ज्ञान से स्वयं को लैस करने हेतु हमारा Understanding Machine Learning कोर्स करें और अपनी डेटा लिटरसी यात्रा शुरू करें। डेटा डिमिस्टिफ़ाइड शृंखला की अगली (और अंतिम!) प्रविष्टि एआई में पाए जाने वाले विभिन्न प्रकार के पक्षपात पर केंद्रित है, जिनके बारे में सभी को जानना चाहिए। इस बीच, निम्नलिखित संसाधन देखें: