विजय गर्ग
सूचना प्रौद्योगिकी क्रांति की सफलता ने औद्योगिक युग से सूचना के युग तक दुनिया के संक्रमण का कारण बना लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का आगमन एक और परिवर्तनकारी बदलाव को तेज कर रहा है- सूचना आयु से लेकर खुफिया के युग तक बुनियादी तथ्य से प्रेरित है कि ‘सभी खुफिया जानकारी है लेकिन सभी जानकारी खुफिया नहीं है’।
यह बदलाव वास्तविकता से मजबूर है कि जानकारी होने से कोई प्रतिस्पर्धात्मक लाभ नहीं था जो हर किसी के पास भी था और यह कि यह इंटेलिजेंस नामक ‘अनन्य ज्ञान’ का स्वामित्व है जिसने दूसरों पर एक लाभ दिया।
एआई एप्लिकेशन डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से इस तरह के ज्ञान को बड़े पैमाने पर उत्पन्न करने और एक्सेस करने का एक साधन बन रहे हैं। खुफिया मूल्य की कोई भी जानकारी ‘विश्वसनीय’ होनी चाहिए, लेकिन इस अर्थ में ‘भविष्य’ भी है कि यह आगे झूठ बोलने वाले ‘अवसरों’ और ‘जोखिमों’ को इंगित करता है और इस प्रकार लाभकारी कार्रवाई के लिए मार्ग खोलता है। डेटा के विश्लेषण के दौरान ‘अंतर्दृष्टि’ का उत्पादन करने के लिए एल्गोरिदम की एक प्रणाली को किस हद तक रखा जा सकता है, यह ‘कृत्रिम’ और ‘मानव’ बुद्धि के बीच की खाई को पाटने के करीब आया। हालांकि, मौलिक रूप से, एआई मानव बुद्धि के लिए ‘सहायक’ था और ‘विकल्प’ नहीं था।
किसी ने सही कहा कि बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा समर्थित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव ज्ञान का अंतिम भंडार बन सकता है, लेकिन यहां तक कि जब यह तय करने में सक्षम हो सकता है कि ‘तथ्यात्मक रूप से सही या गलत’ क्या था, तो यह निर्धारित करने का परिचारिका नहीं ले सकता है कि ‘सही या गलत’ क्या है। यह केवल मानव मन द्वारा किया जा सकता है जो विवेक, पवित्रता और भविष्य के लिए सोचने की क्षमता में निहित ‘अंतर्ज्ञान’ से लैस है।
मानव मन की तर्क-विलक्षण विलक्षण विशेषता की शक्ति- पिछले अनुभव के संयोजन से प्राप्त होती है, जानकारी का निरीक्षण करने और विश्लेषण करने की क्षमता और चीजों को ‘कारण और प्रभाव’ मोड में देखने की क्षमता। सीमित सीमा तक ‘तर्क’ को ‘मशीन लर्निंग’ में बनाया जा सकता है लेकिन केवल उधार तरीके से।
इसके अलावा, मानव आचरण को अक्सर ‘नैतिक मूल्यों की प्रणाली’ द्वारा वातानुकूलित किया जाता है, जिसके बाद व्यक्तिगत स्तर पर पूर्वाग्रह और इच्छाधारी सोच अक्सर नैतिकता की किसी भी प्रणाली में बनाई जाती है- और यह अभी तक एक और क्षेत्र है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मानव मन को प्रतिस्थापित करने में सक्षम नहीं होगा।
एआई अनिवार्य रूप से स्मृति में डेटा पर काम करता है और भाषा मॉडल जनसांख्यिकी और रीति-रिवाजों के लिए अपनी पहुंच को बढ़ाते हैं जो इसे मानव व्यवहार के कुछ करीब लाते हैं लेकिन इस सब में जो कुछ सामने आता है वह तथ्य यह है कि एआई को ‘इनपुट-आउटपुट’ सिद्धांत से मुक्त नहीं किया जा सकता है।
अल्बर्ट आइंस्टीन ने प्रसिद्ध रूप से कहा कि ‘कल्पना ज्ञान से अधिक महत्वपूर्ण थी’- वह बेतहाशा उन चीजों की कल्पना करने की विशेषता का जिक्र नहीं कर रहे थे जो कुछ लोगों के पास हो सकती हैं, लेकिन सामने डेटा से परे देखने की मानवीय क्षमता को परिभाषित कर रहे थे और अनुभव कर रहे थे कि आगे क्या है। एक तरह से, वह मानव मन की क्षमता की ओर इशारा कर रहा था कि वह ‘पेड़ के लिए लकड़ी को याद न करें’।
कल्पना और मानव प्रतिक्रिया व्यापार और व्यक्तिगत जीवन दोनों में महान संपत्ति हैं और वे मशीन के नेतृत्व वाले ऑपरेशन से मानव बुद्धि को चिह्नित करते हैं। वे दोनों ग्राहक संबंध प्रबंधन के क्षेत्रों में बहुत मदद कर रहे हैं- क्योंकि उन्होंने इस संबंध को निजीकृत करना संभव बनाया है-साथ ही जोखिम मूल्यांकन जो कोई सफल उद्यम नहीं कर सकता है।
मानव मन की पहुंच और ‘मशीन लर्निंग’ का परीक्षण करने वाले ‘इंटेलिजेंस’ के बीच के अंतर को जानना महत्वपूर्ण है जिसकी अपनी सीमाएं हैं।
परिभाषा के अनुसार बुद्धिमत्ता वह जानकारी है जो आपको ‘आगे क्या झूठ’ का संकेत देती है-आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इसलिए ‘भविष्य कहनेवाला’ रीडिंग का उत्पादन करने की अपनी क्षमता से अपना महत्व खरीदने जा रहा है।
एआई के पास इसके द्वारा जांच किए गए डेटा में केवल ‘पैटर्न’ पढ़ने में सक्षम होने की सीमा है और यदि डेटा ‘विरोधी’ या ‘प्रतियोगी’ द्वारा सार्वजनिक डोमेन में पीछे छोड़ दिए गए पैरों के निशान के बारे में था, तो यह डेटा एनालिटिक्स को फेंकने में सक्षम कर सकता है प्रतिद्वंद्वी के कम से कम ‘मोडस ऑपरेंडी’ पर प्रकाश डालें और इंगित करें कि बाद वाला संभवतः आगे कैसे बढ़ेगा। यहाँ ‘तर्क’ का आंशिक अनुप्रयोग है, हालांकि ‘कल्पना’ का नहीं जो मानव मन का एक विशेष लक्षण था।
यदि एआई मानव बुद्धि का विकल्प नहीं हो सकता है, तो इसका सबसे अच्छा उपयोग इसे उत्तरार्द्ध के लिए एक ‘सहायक’ बनाने में है और यह ठीक वही है जो पेशेवर और व्यावसायिक क्षेत्रों में एआई की अभूतपूर्व उन्नति की व्याख्या करता है। दोनों के बीच एक ‘सहजीवी संबंध’ बड़े पैमाने पर मानवता के लिए एक उज्ज्वल भविष्य की गारंटी देता है। डेटा एनालिटिक्स व्यावसायिक वातावरण, प्रतियोगियों के अध्ययन और संगठन की आंतरिक स्थिति से संबंधित रुझानों को बाहर लाने का लक्ष्य रख सकता है। यह एक वैध प्रतिस्पर्धी लाभ लेने के लिए एक विशेष व्यवसाय, संगठनात्मक इकाई और पेशे की विशिष्ट आवश्यकताओं की परीक्षा पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।
ऐआई नई सेवाओं और उत्पादों को विकसित करने में मदद करके, उपलब्ध कार्यबल के लागत-कटौती और इष्टतम उपयोग के माध्यम से चीजों को अधिक कुशल बनाकर और आम तौर पर नवाचार को प्रोत्साहित करके ‘जीवन की गुणवत्ता’ में सुधार करके ‘ज्ञान अर्थव्यवस्था’ को मजबूत कर रहा है। ज्ञान के स्थानांतरण प्रतिमानों के कारण व्यावसायिक दृश्य का निरंतर परिवर्तन, यह स्थापित करता है कि कोई भी एआई एप्लिकेशन एक बार की घटना नहीं होगी और अनुसंधान और विकास के कारण को आगे बढ़ाएगा। एक एआई ऑपरेशन के ‘दिशा’ का निर्धारण, हालांकि, मानव मन के साथ रहेगा और इसने एआई पर एक मौलिक सीमा रखी।
जैसे-जैसे अल का क्षेत्र बड़ा होता जाता है, दो चीजें प्रमुख चिंताओं के रूप में उभर रही हैं- उपयोग किए गए डेटा बैंकों की विश्वसनीयता और अनैतिक और आपराधिक उद्देश्यों के लिए एआई के संभावित उपयोग की चुनौती। सोशल मीडिया पर फर्जी खबरों और गलत सूचनाओं के युग में, एआई अनुप्रयोगों के लिए केवल सत्यापित जानकारी का उपयोग किया जाना चाहिए। डेटा की विश्वसनीयता की पुष्टि करना एआई के लिए एक कार्य है जो व्यवसाय के लिए मूल्य बनाएगा।
नीति के मामले के रूप में भारत सामान्य अच्छे की सुरक्षा के लिए पारदर्शिता के हित में एआई अनुसंधान के अंतर्राष्ट्रीय निरीक्षण का पक्षधर है। अमेरिका एआई विकास के बारे में विशुद्ध रूप से एक आर्थिक साधन के रूप में सोचता है और अनुसंधान और नवाचार में स्वामित्व अधिकारों को संरक्षित करना चाहता है।
रणनीतिक स्तर पर, ऐआई में सुरक्षा और बुद्धिमत्ता के नए उपकरण प्रदान करने की क्षमता है और इस प्रक्रिया में, दुनिया की भू-राजनीतिक स्थिरता के लिए खतरे का स्रोत बन सकता है। भारत ने मानवता की भलाई के लिए एआई की नैतिक उन्नति की मांग करने के लिए सही नेतृत्व किया है और सार्वभौमिक कारणों के लिए अपनी प्रगति को बढ़ावा देते हुए एआई के ‘खतरों’ को कम करने के लिए एक सामूहिक दृष्टिकोण का आह्वान किया है।
यह ध्यान देने योग्य है कि भौतिकी के लिए नोबेल पुरस्कार के हालिया संयुक्त विजेता- प्रिंसटन विश्वविद्यालय के जॉन जे हॉपफील्ड और टोरंटो विश्वविद्यालय के जेफ्री ई हिंटन- आधुनिक ‘मशीन लर्निंग’ अनुसंधान के क्षेत्र में अग्रणी हैं और उन्होंने दोनों को चेतावनी दी है कि एआई में मानवता के लिए ‘सर्वनाश’ का कारण बनने की क्षमता थी।
विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्राचार्य शैक्षिक स्तंभकार प्रख्यात शिक्षाविद् स्ट्रीट कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब
