paint-brush
এআই এবং "জ্ঞান পতন" এর সমস্যাদ্বারা@mikeyoung44
2,002 পড়া
2,002 পড়া

এআই এবং "জ্ঞান পতন" এর সমস্যা

দ্বারা Mike Young6m2024/04/09
Read on Terminal Reader

অতিদীর্ঘ; পড়তে

AI এবং "জ্ঞান পতন" এর সমস্যা - নিবন্ধটি "জ্ঞান পতন" ধারণার মধ্যে তলিয়ে যায়, যা পরামর্শ দেয় যে AI এর উপর আমাদের ক্রমবর্ধমান নির্ভরতা অপ্রচলিত ধারণাগুলিতে আমাদের অ্যাক্সেসকে সংকুচিত করতে পারে, উদ্ভাবনকে দমিয়ে দিতে পারে। অ্যান্ড্রু জে পিটারসনের গবেষণা এই ঘটনাটি অন্বেষণ করে, ঝুঁকিগুলিকে হাইলাইট করে এবং AI-চালিত সংস্কৃতিতে জ্ঞানের বিভিন্ন পরিসর বজায় রাখার জন্য সমাধানগুলি প্রস্তাব করে
featured image - এআই এবং "জ্ঞান পতন" এর সমস্যা
Mike Young HackerNoon profile picture
0-item

AI প্রায়ই প্রশংসা করা হয় ( আমার দ্বারা, কম নয় !) মানুষের বুদ্ধিমত্তা এবং সৃজনশীলতা বৃদ্ধির জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হিসেবে। কিন্তু কি হবে যদি AI এর উপর নির্ভর করা আসলে সময়ের সাথে সাথে বিপ্লবী ধারণা এবং উদ্ভাবন তৈরি করতে আমাদের কম সক্ষম করে তোলে? এটি একটি উদ্বেগজনক যুক্তি যা এই সপ্তাহে রেডডিট এবং হ্যাকার নিউজে ভাইরাল হওয়া একটি নতুন গবেষণা পত্রের দ্বারা সামনে রাখা হয়েছে।


কাগজটির কেন্দ্রীয় দাবি হল যে আমাদের ক্রমবর্ধমান AI সিস্টেমের ব্যবহার যেমন ভাষা মডেল এবং জ্ঞানের ভিত্তি একটি সভ্যতা-স্তরের হুমকির দিকে নিয়ে যেতে পারে লেখক বলেছেন "জ্ঞান পতন"। যেহেতু আমরা মূলধারার, প্রচলিত তথ্যের উত্সগুলিতে প্রশিক্ষিত AI-এর উপর নির্ভর করতে এসেছি, তাই আমরা জ্ঞানের প্রান্তে বন্য, অপ্রথাগত ধারণাগুলির সাথে যোগাযোগ হারানোর ঝুঁকি নিয়ে থাকি - একই ধারণাগুলি যা প্রায়শই রূপান্তরকারী আবিষ্কার এবং উদ্ভাবনগুলিকে জ্বালানী দেয়৷


আপনি আমার কাগজের সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ, কিছু কাউন্টারপয়েন্ট প্রশ্ন এবং নীচের প্রযুক্তিগত বিচ্ছেদ খুঁজে পেতে পারেন। তবে প্রথমে, আসুন "জ্ঞান পতন" এর অর্থ কী এবং কেন এটি এত গুরুত্বপূর্ণ তা খুঁজে বের করা যাক…


এআই এবং জ্ঞান পতনের সমস্যা

দ্য কাগজ , দ্বারা লেখক অ্যান্ড্রু জে পিটারসন ইউনিভার্সিটি অব পয়টিয়ার্সে, জ্ঞানের পতনের ধারণাটিকে "মানুষের কাছে উপলব্ধ তথ্যের সেটের সময়ের সাথে প্রগতিশীল সংকীর্ণকরণের সাথে সাথে তথ্যের বিভিন্ন সেটের অনুভূত প্রাপ্যতা এবং উপযোগিতার সংকীর্ণতা" হিসাবে প্রবর্তন করে।


সাধারণ ভাষায়, জ্ঞানের পতন ঘটে যখন AI প্রচলিত জ্ঞান এবং সাধারণ ধারণাগুলিকে এত সহজে অ্যাক্সেস করা যায় যে অপ্রচলিত, গুপ্ত, "লং-টেইল" জ্ঞান উপেক্ষিত এবং ভুলে যায়। এটি ব্যক্তি হিসাবে আমাদের বোকা বানানোর বিষয়ে নয়, বরং মানুষের চিন্তার স্বাস্থ্যকর বৈচিত্র্যকে নষ্ট করার বিষয়ে।

কাগজ থেকে চিত্র 3, জ্ঞান পতনের কেন্দ্রীয় ধারণাকে চিত্রিত করে।

পিটারসন যুক্তি দেন যে এটি উদ্ভাবনের জন্য একটি অস্তিত্বগত হুমকি কারণ বিভিন্ন ধরণের ধারণার সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা, বিশেষ করে মূলধারার নয়, আমরা কীভাবে অভিনব ধারণাগত সংযোগ এবং মানসিক উল্লম্ফন তৈরি করি। বিজ্ঞান, প্রযুক্তি, শিল্প এবং সংস্কৃতিতে সবচেয়ে প্রভাবশালী অগ্রগতিগুলি প্রায়শই বিভিন্ন ধারণার সংশ্লেষণ বা এক ডোমেন থেকে অন্য ডোমেনে কাঠামো প্রয়োগ করার মাধ্যমে আসে। কিন্তু যদি AI আমাদেরকে "স্বাভাবিক" জ্ঞানের একটি চির-সংকীর্ণ স্লাইস থেকে আঁকতে বাধ্য করে, তাহলে সেই সৃজনশীল স্ফুলিঙ্গগুলি ক্রমশ অসম্ভাব্য হয়ে ওঠে। আমাদের সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তা একটি কনফর্মিস্ট ইকো চেম্বারে আটকা পড়ে এবং স্থবির হয়ে পড়ে। দীর্ঘমেয়াদে, আমাদের AI সরঞ্জামগুলির দ্বারা অপ্টিমাইজ করা সীমিত তথ্য ডায়েটের সাথে মানানসই করার জন্য মানুষের কল্পনার সুযোগ সঙ্কুচিত হয়।


এটি ব্যাখ্যা করার জন্য, কল্পনা করুন যে সমস্ত বইয়ের পরামর্শ শুধুমাত্র সবচেয়ে জনপ্রিয় মূলধারার শিরোনামগুলির উপর প্রশিক্ষিত AI থেকে এসেছে। ফ্রিঞ্জ জেনার এবং বিশেষ বিষয়বস্তু সময়ের সাথে সাথে অদৃশ্য হয়ে যাবে, এবং সাহিত্য জগৎ ডেরিভেটিভ, পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের একটি চক্রে আটকে যাবে। বন্যভাবে ভিন্ন প্রভাব ম্যাশ আপ থেকে আর কোন বিপ্লবী ধারণা.


অথবা এমন একটি দৃশ্যের ছবি করুন যেখানে বিজ্ঞানীরা এবং উদ্ভাবকরা বিদ্যমান গবেষণার একটি সংস্থার উপর প্রশিক্ষিত AI থেকে তাদের সমস্ত জ্ঞান পান। অনুসন্ধানের সবচেয়ে প্রচলিত, সু-প্রচলিত লাইনগুলিকে আরও জোরদার করা হয় (প্রশিক্ষণের ডেটাতে অত্যন্ত প্রতিনিধিত্ব করা হয়), যখন অপ্রচলিত পদ্ধতিগুলি যা বাস্তব দৃষ্টান্তের পরিবর্তনের দিকে নিয়ে যায়। আবিষ্কারের পুরো সীমানা অনাবিষ্কৃত হয়ে যায় কারণ আমাদের এআই ব্লাইন্ডারের কারণে আমরা সেগুলিকে উপেক্ষা করি।

পিটারসন আমাদের আরও বেশি করে তথ্য সরবরাহ এবং জ্ঞান কিউরেশনের AI সিস্টেমে আউটসোর্সিং করার ক্ষেত্রে যে প্রতারণামূলক ঝুঁকি দেখেন যা মূলধারার ডেটাকে পুরস্কার দেয়। বড় সৃজনশীল লাফালাফি চালিয়ে যাওয়ার জন্য মানবতার জন্য প্রয়োজনীয় চিন্তার বৈচিত্র্য ধীরে ধীরে দূর হয়ে যায়, যা প্রচলিত এবং পরিমাণগতভাবে জনপ্রিয়তার মহাকর্ষীয় টানের দ্বারা গ্রাস করে।


পিটারসনের জ্ঞানের মডেলের পতন

জ্ঞানের পতনের গতিশীলতা আরও তদন্ত করার জন্য, পিটারসন একটি গাণিতিক মডেল প্রবর্তন করেছেন যে কীভাবে এআই-চালিত তথ্য উত্সের সংকীর্ণতা প্রজন্ম জুড়ে যৌগিক হতে পারে।


মডেলটি "শিক্ষার্থীদের" একটি সম্প্রদায়কে কল্পনা করে যারা 1) ঐতিহ্যগত পদ্ধতি ব্যবহার করে তথ্যের সম্পূর্ণ সত্য বিতরণ বা 2) মূলধারার তথ্যকে কেন্দ্র করে একটি সংকীর্ণ বন্টন থেকে নমুনা নেওয়ার মাধ্যমে তথ্যের সম্পূর্ণ সত্য বিতরণ বাছাই করতে পারে।

এটি আসলে ভোটিং সিস্টেমের উপর প্রাইমারের ভিডিও থেকে একটি স্ক্রিনক্যাপ কিন্তু আমি চিত্রিত যে তাদের "সম্প্রদায়ে" সিমুলেটেড "শিক্ষার্থীরা" কাগজ পড়ার সময় এইরকম দেখায় এবং এখন আপনিও দেখতে পাবেন৷

পিটারসন তখন অনুকরণ করেন যে কীভাবে সামগ্রিক "জনগণের জ্ঞান বিতরণ" বিভিন্ন পরিস্থিতিতে এবং অনুমানের অধীনে একাধিক প্রজন্মের মধ্যে বিকশিত হয়।


কিছু মূল অনুসন্ধান:

  • যখন AI শিক্ষার্থীদের মূলধারার তথ্যের জন্য 20% খরচ কমিয়ে দেয়, তখন জনসাধারণের জ্ঞান বিতরণ নো-এআই বেসলাইনের তুলনায় 2.3 গুণ বেশি তির্যক হয়ে যায়। ফ্রিঞ্জ জ্ঞান দ্রুত আউট-প্রতিযোগিতা পায়.

  • AI সিস্টেমের মধ্যে পুনরাবৃত্তিমূলক আন্তঃনির্ভরতা (যেমন একটি AI যা অন্য AI এর আউটপুট থেকে শেখে এবং তাই) নাটকীয়ভাবে প্রজন্মের পর প্রজন্ম ধরে জ্ঞানের পতনকে ত্বরান্বিত করে। প্রতিটি ধাপে সম্মেলন যৌগের দিকে ত্রুটি এবং পক্ষপাত।

  • অফসেটিং পতনের জন্য শিক্ষার্থীদের সক্রিয়ভাবে প্রান্তিক জ্ঞান খোঁজার জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী প্রণোদনা প্রয়োজন। তাদের অবশ্যই বিরল তথ্যের মূল্য চিনতে হবে না বরং ব্যক্তিগত খরচে এটি অর্জন করতে তাদের পথের বাইরে যেতে হবে।


পিটারসন তার মডেলটিকে সামাজিক শিক্ষা তত্ত্বের "তথ্য ক্যাসকেড" এবং সবচেয়ে বাণিজ্যিকভাবে প্রযোজ্য ডেটাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য AI কোম্পানিগুলির জন্য অর্থনৈতিক প্রণোদনার মতো ধারণাগুলির সাথেও সংযুক্ত করেছেন। এগুলি সবই একটি এআই-চালিত জ্ঞান বাস্তুতন্ত্রে প্রচলিত প্রতি শক্তিশালী চাপের পরামর্শ দেয়।


সমালোচনামূলক দৃষ্টিকোণ এবং খোলা প্রশ্ন

জ্ঞানের পতন সম্পর্কে পিটারসনের যুক্তিগুলি দার্শনিকভাবে উত্তেজক এবং প্রযুক্তিগতভাবে সুসংগত। কাগজের আনুষ্ঠানিক মডেল সমস্যা বিশ্লেষণ এবং সমাধান কল্পনা করার জন্য একটি সহায়ক কাঠামো প্রদান করে।


যাইহোক, আমি কেবল একটি গাণিতিক সিমুলেশনের বাইরে এই গতিশীলতার আরও সরাসরি বাস্তব-জগতের প্রমাণ দেখতে পছন্দ করতাম। সময়ের সাথে সাথে জ্ঞানের বৈচিত্র্য ট্র্যাক করার জন্য অভিজ্ঞতামূলক মেট্রিকগুলি মূল দাবিগুলি পরীক্ষা এবং পরিমাপ করতে সহায়তা করতে পারে। কাগজটি সম্ভাব্য পাল্টা যুক্তি মোকাবেলায় হালকা।


আমার মনে কিছু মূল খোলা প্রশ্ন:

  • জ্ঞানে প্রসারিত এআই অ্যাক্সেস কি এখনও উদ্ভাবনের ক্ষেত্রে একটি নেট ইতিবাচক হতে পারে না যদিও এটি বিষয়গুলিকে কিছুটা কনভেনশনের দিকে নিয়ে যায়? শেখার প্রতিবন্ধকতা কমানো কি আরও গুরুত্বপূর্ণ নয়?

  • কোন সমষ্টিগত নীতি, প্রণোদনা বা পছন্দের স্থাপত্যগুলি এআই জ্ঞান সরঞ্জামগুলির দক্ষতা লাভ সংরক্ষণ করার সময় জ্ঞানের পতনকে অফসেট করতে সাহায্য করতে পারে? কিভাবে আমরা ব্যাপক তথ্যের সাথে মেশিন বুদ্ধিমত্তা একত্রিত করতে পারি?

  • AI কোম্পানিগুলির অর্থনৈতিক প্রণোদনা কি সময়ের সাথে সাথে বিরল ডেটা এবং এজ কেসগুলিতে মূলধারার জ্ঞানের পণ্য হিসাবে আরও মূল্য দিতে পারে? বাজারের গতিবিদ্যা কি আসলে বৈচিত্র্যকে উৎসাহিত করতে পারে?


প্রস্তাবিত সমাধান যেমন AI প্রশিক্ষণের ডেটা সংরক্ষণ করা এবং প্রান্তিক জ্ঞান খোঁজার ব্যক্তিগত প্রতিশ্রুতি আমার কাছে শুধুমাত্র আংশিকভাবে কার্যকর বলে মনে হয়। এটি সমাধানের জন্য কেবল ব্যক্তিগত পছন্দ নয়, সামাজিক এবং প্রাতিষ্ঠানিক স্তরে সমন্বয় প্রয়োজন বলে মনে হয়। অপ্রচলিতকে সক্রিয়ভাবে মূল্য দিতে এবং সংরক্ষণ করার জন্য আমাদের ভাগ করা প্রক্রিয়া দরকার।


আমি বিকেন্দ্রীকৃত ভূমিকা সম্পর্কেও কৌতূহলী, উন্মুক্ত জ্ঞানের ভিত্তিগুলি এআই-চালিত সংকীর্ণতার কাউন্টারওয়েট হিসাবে খেলতে পারে। উইকিডাটার মতো উদ্যোগ নিতে পারে, arXiv , বা আইপিএফএস প্রান্তিক তথ্যকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে জ্ঞানের পতনের বিরুদ্ধে একটি বাঁধা প্রদান করবেন? এখানে আরও কাজের জন্য অনেক জায়গা আছে।


আমাদের সৃজনশীল ভবিষ্যতের জন্য বাজি

পরিশেষে, পিটারসনের কাগজটি AI কে মানুষের জ্ঞানের মধ্যস্থতাকারী করার জন্য আমাদের ভিড়ের মধ্যে লুকিয়ে থাকা লুকানো বিপদগুলির সম্পর্কে একটি শক্তিশালী সতর্কবাণী, এমনকি আমার মতো লোকেদের জন্য যারা খুব AI-এর পক্ষে। যন্ত্রের বুদ্ধিমত্তা দ্বারা পুনর্নির্মাণ করা বিশ্বে, চিন্তার বিশৃঙ্খল, অনিয়ন্ত্রিত বৈচিত্র্য রক্ষা করা মানবতার ক্রমাগত সৃজনশীলতা এবং অগ্রগতির জন্য অপরিহার্য।


অপ্রচলিতকে লালন-পালন করার জন্য এবং দক্ষতার সাথে গতানুগতিক সরবরাহ করার জন্য আমাদের AI জ্ঞান সরঞ্জামগুলিকে সক্রিয়ভাবে ডিজাইন করতে আমরা স্মার্ট হতে পারি। প্রান্তের অদ্ভুততার সাথে আমাদের সংযুক্ত রাখতে আমাদের শক্তিশালী সুরক্ষা এবং প্রণোদনা প্রয়োজন। তা করতে ব্যর্থ হলে আমাদের সম্মিলিত মনকে আমাদের নিজস্ব নকশার একটি সঙ্গতিপূর্ণ বুদ্বুদে আটকে ফেলার ঝুঁকি থাকে।

আমাদের নিজস্ব ডিজাইনের একটি সঙ্গতিপূর্ণ বুদবুদ!


তাহলে আপনি কি মনে করেন - আপনি কি এআই-চালিত সংস্কৃতিতে জ্ঞানের পতন সম্পর্কে উদ্বিগ্ন? আপনি এটি প্রতিরোধ করার জন্য কি কৌশল প্রস্তাব করবেন? আমাকে মন্তব্য আপনার চিন্তা জানতে দিন!


এবং যদি এই ভূমিকাটি আপনার আগ্রহকে জাগিয়ে তোলে, তাহলে সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ পেতে এবং গুরুত্বপূর্ণ AI সমস্যাগুলি পরিষ্কার করার জন্য আমার কাজকে সমর্থন করার জন্য একজন অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক হওয়ার কথা বিবেচনা করুন। আপনি যদি আমার দৃঢ় বিশ্বাস ভাগ করেন যে এই ধারণাগুলির সাথে লড়াই করা আমাদের সৃজনশীল ভবিষ্যতের জন্য অপরিহার্য, দয়া করে এই অংশটি ভাগ করুন এবং আলোচনায় অন্যদের আমন্ত্রণ জানান।


মানুষের জ্ঞানের বৈচিত্র্য কিছু বিমূর্ত চমৎকার জিনিস নয় - এটি মানবতার সবচেয়ে অর্থবহ অগ্রগতি এবং সৃজনশীল উল্লম্ফনের জন্য অপরিহার্য অনুঘটক। হাইপার-দক্ষ AI জ্ঞান কিউরেশনের মুখে সেই প্রাণবন্ত পরিসরের ধারণাগুলি সংরক্ষণ করা একটি উদ্ভাবনী প্রজাতি হিসাবে আমাদের ভবিষ্যতের জন্য একটি সংজ্ঞায়িত চ্যালেঞ্জ!


AIModels.fyi একটি পাঠক-সমর্থিত প্রকাশনা। নতুন পোস্ট পেতে এবং আমার কাজ সমর্থন সাবস্ক্রাইব এবং আমাকে অনুসরণ করতে ভুলবেন না টুইটার !