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क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे काम को बदल देगा? विशेषज्ञ जवाब देते हैं

जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, वैसे-वैसे वास्तविक पेशे भी आगे बढ़ते हैं। हाल के वर्षों में तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में महत्वपूर्ण सफलता मिली है। उपकरण जैसे ChatGPT और डीएएल-ई पहले से ही अपनी क्षमताओं में आश्चर्यजनक हैं और विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किए जा रहे हैं। टीएनडब्ल्यू ने साक्षात्कार किया एआई पेशेवर यह पता लगाने के लिए कि भविष्य में काम पर भाषा और जनरेटिव मॉडल का क्या प्रभाव पड़ेगा।

एआई हमें डराता है क्योंकि यह हमारे काम को बदल सकता है या चोरी कर सकता है। लेकिन क्या सच में ऐसा होगा?

ChatGPT और इसी तरह के चैटबॉट, लेकिन सामान्य रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जानकारी को अधिक सुलभ बनाते हैं और नए विचारों का पता लगाने में भी मदद करते हैं। उनके ग्रंथ अक्सर तार्किक रूप से तैयार किए जाते हैं और उत्पन्न होने में केवल कुछ मिनट लगते हैं। इसलिए हमारे द्वारा पसंद की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा में एक निबंध, एक पाठ्यक्रम, एक विज्ञापन नारा या एक कोड भी बनाना संभव है। लेकिन क्या परिणाम उतना ही उत्कृष्ट है जितना मानव श्रम से प्राप्त होता है?

सर्वोत्तम परिणाम के लिए, एआई के लिए समझने योग्य और स्पष्ट निर्देश लिखने के लिए किसी व्यक्ति की रचनात्मकता की भी आवश्यकता होगी। हालांकि, टेनेसी विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता लिन पार्कर के अनुसार, आभासी सहायकों पर बहुत अधिक भरोसा करना, लंबे समय में, एक महत्वपूर्ण कौशल के नुकसान को तेज कर सकता है: ऐसे पाठ लिखने की क्षमता जो किसी के विचारों के अनुरूप हों। इसलिए, शैक्षिक संस्थानों में तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के लिए नियम पेश करना आवश्यक है ताकि वे प्रशिक्षण की प्रभावशीलता को कम न करें, बल्कि इसे बढ़ाएं।

साहित्यिक चोरी की समस्या भी है, जिसकी कृत्रिम बुद्धि मूल रूप से परवाह नहीं करती है

विशेषज्ञ एआई के लिए प्रशिक्षण सामग्री के रूप में कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करने की समस्या के बारे में भी चिंतित हैं। यह उन उपकरणों के लिए अधिक सत्य है जो छवियां उत्पन्न करते हैं, लेकिन हम किसी निबंध/लेख में लिए गए उद्धरण या पाठ के टुकड़े और "फेंक" को भी बाहर नहीं करते हैं। जैसा कि अध्ययनों से पता चला है, चैटजीपीटी पर लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता अन्य लोगों के काम की साहित्यिक चोरी करने में सक्षम है। क्या आपकी रचनाओं को मूल या केवल मौजूदा कार्यों से प्रेरित माना जा सकता है? इस मामले पर अभी भी विवाद है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पियानो बजाता है

गलतियाँ: एआई अचूक नहीं है (फिर भी)

एक अधिक गंभीर समस्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एरर है। कोलोराडो कंप्यूटर विज्ञान विश्वविद्यालय के प्रोफेसर डैनियल अकुना चैटजीपीटी के साथ यह उदाहरण देते हैं: पाठ के मामले में अर्थ की त्रुटियां हैं और कोड अक्सर अक्षम होता है या बिल्कुल काम नहीं करता है। इसलिए तंत्रिका नेटवर्क उत्पाद को महत्वपूर्ण विश्लेषण और संशोधन की आवश्यकता होती है। एक अन्य मामले में, मेटा कंपनी ने वैज्ञानिक पाठ बनाने के लिए गैलेक्टिका चैटबॉट परियोजना को बंद कर दिया। यह पता चला कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस झूठे तथ्यों के साथ आया था जो कायल लग रहे थे। एल्गोरिदम भी तिरछे हैं। इससे बचना कठिन है, क्योंकि वे डेटा से सीखते हैं जो हमेशा वस्तुनिष्ठ नहीं होता है। चैटजीपीटी के रचनाकारों ने प्रतिबंधात्मक तंत्र विकसित किए हैं जो तंत्रिका नेटवर्क को संवेदनशील विषयों पर बात करने से रोकते हैं। लेकिन कई बार यूजर्स इन्हें बायपास कर देते हैं। 

हालांकि, इन कठिनाइयों को खत्म करने के विकल्प हैं, विशेषज्ञों को यकीन है। समय के साथ, भाषा मॉडल जानकारी की सटीकता को ज्ञान के आधार से तुलना करके और उन्नत साहित्यिक चोरी का पता लगाने वाले उपकरणों के माध्यम से पाठ को चलाकर स्वयं सत्यापित करना सीखेंगे। हालांकि, अभी भी प्रदान की गई जानकारी का गंभीर रूप से मूल्यांकन करने की अनुशंसा की जाती है।

तो, क्या एआई हमारी नौकरियां चुरा लेगा?

जाहिर तौर पर नहीं, कम से कम फिलहाल तो नहीं। यदि कुछ क्षेत्रों में मानव कौशल की मांग बनी रहती है, तो अन्य क्षेत्रों में कभी-कभी यह कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सौंपना बेहतर होगा। उदाहरण के लिए, पुस्तकों का चित्रण - बस सही क्वेरी और टैग खोजें। और औसत पाठक इस अंतर को नोटिस नहीं करेंगे। लेकिन यहां स्थिति जितनी लगती है उससे कहीं अधिक जटिल है: एक कृत्रिम बुद्धि गर्मजोशी और सहानुभूति को कितना बहाल कर सकती है?

सरल, मानक पाठ लिखने से संबंधित व्यवसायों में, चैटजीपीटी जैसे बॉट मदद कर सकते हैं। लेकिन यहां भी, एक सक्षम अनुरोध तैयार करने के साथ-साथ आगे के बदलाव के लिए भी एक व्यक्ति की आवश्यकता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई यह समझने में असमर्थ है कि क्या पढ़ा जा रहा है और झूठी और सच्ची जानकारी के बीच अंतर कर सकता है। इसलिए, परिणाम की गुणवत्ता भिन्न होती है और मैन्युअल शोधन आवश्यक है।

इतना तय है कि नए पेशे भी होंगे। उदाहरण के लिए, अत्यधिक विशिष्ट परिदृश्यों के लिए भाषा मॉडल को कॉन्फ़िगर करने वाले तकनीकी विशेषज्ञ। शोधकर्ता, संक्षेप में, यह कहते हुए निष्कर्ष निकालते हैं कि हमारे संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायकों का एकीकरण रोमांचक अवसर लाएगा जो लोगों के दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देगा। लेकिन वे कर्मचारियों की जगह नहीं लेंगे।

गियानलुका कोबुची
गियानलुका कोबुची

कोड, भाषाओं और भाषाओं, मानव-मशीन इंटरफेस के बारे में भावुक। तकनीकी विकास से जुड़ी हर चीज़ मेरी रुचि में है। मैं अपने जुनून को अत्यधिक स्पष्टता के साथ फैलाने की कोशिश करता हूं, विश्वसनीय स्रोतों पर भरोसा करता हूं, न कि "सिर्फ पहले आने वाले व्यक्ति पर"।

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