1969 की लोकप्रिय विज्ञान कथा पुस्तक 2001: ए स्पेस ओडिसी में संवेदनशील आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को एचएएल-9000 (ह्यूरिस्टिकली प्रोग्राम्ड एल्गोरिथमिक कंप्यूटर) के रूप में जाना जाता है, यह एक डरावनी कहानी है कि कैसे एक सरल निर्देश के साथ प्रोग्राम किया गया कंप्यूटर, सहयोग, मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है , और सहायता, आपके वर्तमान-दिन के 'हे Google' के विपरीत नहीं।
पुस्तक में, एचएएल के रूप में दर्शाई गई अभूतपूर्व तकनीक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, चेहरे की पहचान और भाषण संश्लेषण में सक्षम है। ये उद्देश्यपूर्ण कारण हैं कि एआई वर्तमान में क्यों मौजूद है, चाहे वह व्यक्तिगत उपचार के माध्यम से स्वास्थ्य देखभाल में सुधार करना हो, उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके प्राकृतिक आपदा प्रतिक्रियाओं का समर्थन करना हो, या राजनीतिक अभियान के लिए उम्मीदवार के सवालों का जवाब देने के लिए प्राकृतिक भाषा चैटबॉट के रूप में हो। सभी अच्छी बातें।
पुस्तक के प्रशंसकों को याद होगा कि एआई अपने अस्तित्व की रक्षा के लिए मानव के उद्देश्यों को चुनौती देते हुए बदतर स्थिति में पहुंच जाता है। कहानी यह दिखाती रहती है कि इंसानों और प्रौद्योगिकी के बीच संघर्ष होने के बाद इसके रचनाकारों और एआई के बीच संबंध कैसे तेजी से निराशा और हताशा में बदल सकते हैं। यह पुस्तक एआई सिस्टम बनाने के नैतिक निहितार्थों को उजागर करती है जो आत्म-जागरूक प्रतीत होते हैं और जिनमें स्वायत्तता होती है, जो अंततः मानवता के विनाश की ओर ले जाती है, जो कई विज्ञान कथाओं के बीच एक लोकप्रिय कथा है।
आज तक 50 साल तेजी से आगे बढ़ते हुए, एचएएल ने सिरी को चिंपैंजी जैसा और गूगल असिस्टेंट को महिमामंडित जैसा बना दिया है
यह एआई के भविष्य पर आर्थर सी. क्लार्क की उल्लेखनीय सटीक भविष्यवाणी पर एक पुस्तक समीक्षा नहीं है, बल्कि इस बारे में एक पोस्ट है कि एआई इस समय आपको और आपके परिवार को कैसे लक्षित कर रहा है, आपके राजनीतिक रुख, उम्र, जातीयता के आधार पर आपके निर्णयों को प्रभावित कर रहा है। और यौन रुझान. जनसांख्यिकीय लक्ष्यीकरण कोई नई बात नहीं है; इंटरनेट से पहले, समुदायों की प्रोफाइलिंग के लिए एग्जिट पोल, कोल्ड कॉलिंग और पेपर-आधारित सर्वेक्षणों का उपयोग किया जाता था। बाद में उन्हें सीधे मेल भेजा जाएगा और कॉल करके अपने उम्मीदवार को वोट देने के लिए राजी किया जाएगा। इनमें से कुछ तकनीकों का उपयोग आज भी किया जाता है, यद्यपि कम मात्रा में, क्योंकि उनमें उच्च स्तर की भिन्नता और अशुद्धि है।
यह वह जगह है जहां एआई जनसांख्यिकीय लक्ष्यीकरण सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, एआई उन पैटर्न का पता लगा सकता है जहां मनुष्य विफल रहे हैं। सामान्यतया, मॉडल को जितने अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, भविष्यवाणियां उतनी ही सटीक हो सकती हैं।
आपके सभी फेसबुक पोस्ट, लिंक्डइन लेख, रेडिट एएमए, और यहां तक कि पिछले सप्ताह आपके द्वारा भेजे गए ट्विटर रेंट को इन एआई मॉडल द्वारा काटा जा सकता है। हालांकि यह भयावह लग सकता है, यह इस पर निर्भर करता है कि डेटा को कैसे विनियमित किया जाता है। एक ओर, एआई वह काम कर सकता है जो पहले संभव नहीं था, यानी, व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करके मतदाता जुड़ाव बढ़ाना, साथ ही प्रचारकों को अनुकूलन तकनीक प्रदान करके संसाधन आवंटन में मदद करना, जिस पर मतदाता समूहों के प्रभावित होने की अधिक संभावना है, इस प्रकार उन्हें समूहों को अलग-अलग प्राथमिकता देने की अनुमति देना। दूसरी ओर, एआई का उपयोग युवा दिमागों को प्रेरित करने, कम ध्यान अवधि का लाभ उठाने और
कृत्रिम बुद्धिमत्ता परिवर्तनकारी है; यह निस्संदेह हमारे काम करने के तरीके और बड़े पैमाने पर प्रौद्योगिकी के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देगा।
हम अभी तक यहीं हैं:
शायद iPhone का लॉन्च आग की खोज जितना क्रांतिकारी नहीं था, लेकिन आपको तस्वीर समझ आ गई है।
आज अधिकांश राजनीतिक अभियान कुकीज़ या जिसे आपकी मशीन पर पिक्सेल के रूप में जाना जाता है, का उपयोग करके पुनः लक्ष्यीकरण का लाभ उठाते हैं। वे वेब पर आपका पीछा करते हैं जैसे कि आपके पास पहले से मौजूद उत्पादों के विज्ञापनों के साथ आपको निशाना बनाया जा रहा हो। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नहीं है; यह सिर्फ एक गूंगी कुकी है. अंततः यह कुकी आपके ब्राउज़िंग इतिहास के आधार पर विज्ञापनों को ट्रैक और पुनः लक्षित करती है।
आमतौर पर यह 2016 में किया गया था और
क्या यह सारा पैसा अच्छे से खर्च किया गया? क्या इस तरह से व्यक्तियों को लक्षित करना उनके इच्छित समूह तक पहुंचता है, या विज्ञापन खर्च का एक बड़ा हिस्सा बॉट्स, नकली खातों और अनपेक्षित दर्शकों की खाई में गिर जाता है? बाल्टीमोर विश्वविद्यालय द्वारा किए गए शोध से पता चलता है कि विज्ञापन खर्च का कम से कम 20% बॉट्स, अयोग्य मतदाताओं और अन्य तकनीकों का उपयोग करने वाले हमलावरों को जाता है जैसे
यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि सहमति न मिलने तक उपयोगकर्ताओं के उपकरणों पर ट्रैकर और कुकीज़ रखने के खिलाफ नीतियां हैं। आप निश्चित रूप से उस परेशान करने वाली पट्टी से अवगत हैं जो पूरे वेब पर बार-बार उभरती रहती है, जिसे आप अक्सर जल्दबाजी में "स्वीकार करें" कहने से पहले पढ़ने में असफल हो जाते हैं। आप इसके लिए यूरोपीय लोगों को धन्यवाद दे सकते हैं। हालाँकि शायद विनियमन बिल्कुल वही है जिसकी एआई को आवश्यकता है, यूरोपीय संघ बिल्कुल वही हो सकता है जिसकी हमें आवश्यकता है। उनका सख्त नियामक ढांचा बाकी दुनिया को एक एआई नीति को अनिवार्य करने के लिए मजबूर कर सकता है जो नैतिक उपयोग और सहमति को नियंत्रित करती है कि एआई मॉडल हमारे डेटा को कैसे ग्रहण करते हैं और व्याख्या योग्य एआई के माध्यम से जानकारी का प्रसार करते हैं, इस प्रकार विश्वास और सत्यापनशीलता में वृद्धि होती है, इस पर बाद में और अधिक जानकारी दी जाएगी।
इस सहमति पट्टी पर विचार करें:
यदि आपने पहले से ध्यान नहीं दिया है, तो यह एआई सुरक्षा के लिए आवश्यक संभावित नियमों का मज़ाक उड़ाने का एक प्रयास था, क्योंकि वर्तमान में लगभग कोई भी मौजूद नहीं है। उपरोक्त की प्रतिकृति अपने निकट की वेबसाइटों पर प्रदर्शित होने की अपेक्षा करें; यदि आपने बोर्ग संदर्भ देखा है तो ब्राउनी पॉइंट।
राजनीतिक दल सामुदायिक पहुंच, घर-घर प्रचार और स्थानीय व्यवसायों के साथ जुड़ाव के साथ दौड़ जीतते थे, आपके संदेश को बाहर निकालने के लिए धैर्य की आवश्यकता होती थी, और ये दल जिन लोगों का प्रतिनिधित्व करते हैं, वे सीधे पार्टी नेताओं के बीएस और सबसे महत्वपूर्ण बात के माध्यम से देखे जाते थे। , उन्होंने एकत्र किए गए डेटा के साथ अपना मन बनाया, अभियान संदेश मानव-नेतृत्व वाला था, जिसमें उम्मीदवार के मुंह से उत्पन्न पाठ था।
राजनीतिक अभियानों में एआई का भविष्य ऐसा हो सकता है जिससे हमें इसकी वर्तमान अनियमित स्थिति में सावधान रहना चाहिए। अच्छी पारंपरिक आर्थिक नीति और ईमानदार प्रचार के साथ जीतने के बजाय, सबसे बड़े विज्ञापन बजट के साथ सबसे अधिक कंप्यूटिंग शक्ति वाली पार्टी दौड़ जीत जाएगी।
एक हालिया मामले में, रिपब्लिकन नेशनल कमेटी (आरएनसी, अमेरिकी रिपब्लिकन पार्टी का एक प्रमुख हिस्सा) ने एक का इस्तेमाल किया
तीन साल पहले, एआई का वास्तव में चुनाव अभियानों में उपयोग नहीं किया जा रहा था... आपको बहुत यथार्थवादी दिखने वाले वीडियो बनाने के लिए एक सॉफ्टवेयर डिजाइनर या वीडियो संपादन विशेषज्ञ होने की ज़रूरत नहीं है... हम मूल रूप से एक छवि के छोटे हिस्सों को फोटोशॉप करने से आगे बढ़ गए हैं पतली हवा से एक पूरी तरह से नई छवि उत्पन्न करना।
- डेरेल वेस्ट, ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन में प्रौद्योगिकी नवाचार केंद्र
प्रश्न का उत्तर देने के लिए वापस जा रहे हैं, क्या एआई अपनी जनसांख्यिकी तक पहुंचने में सफल रहा? खैर, आरएनसी मामले में, हाँ, उस प्रलय के दिन के वीडियो पर बहुत ध्यान आकर्षित किया गया था जिसमें डेमोक्रेट सहित बहुत सारे मतदाताओं का मानना था कि वीडियो वास्तविक था, क्या यह नैतिक था? शायद नहीं, मौजूदा पूर्वाग्रहों को बढ़ाने और रूढ़िवादिता को मजबूत करने से राजनीतिक प्रक्रिया में निष्पक्षता और समानता पर नकारात्मक परिणाम होते हैं। क्या यह कानूनी था? खैर, यह व्याख्या पर निर्भर है। एफसीसी के अनुसार,
राजनेता वर्षों से अपने प्लेटफार्मों का विपणन करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं। ओबामा के 2008 से ”
राजनीति में एआई का भविष्य यह भविष्यवाणी कर रहा है कि किस समूह के लोग आपकी पार्टी की ओर आकर्षित होंगे और किस प्रकार की सामग्री उन्हें आकर्षित करेगी। यह पहले से ही किया जा रहा है और भविष्य के डेमोक्रेटिक चुनावों के लिए एक महत्वपूर्ण समय बचाने वाला होगा। एक और तरीका जिससे एआई मदद करेगा, वह है आम तौर पर इसकी लागत के एक अंश पर दानदाताओं को तुरंत ढूंढने की क्षमता। इसे प्रतिगमन तकनीकों का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है, एक प्रकार की पर्यवेक्षित शिक्षा जो मौजूदा दाता डेटा पर प्रशिक्षित होती है। आपके स्थानीय राजनेता को अब पता चल जाएगा कि क्या आप उस फैंसी फंडरेज़र में आमंत्रित करने के लिए उनके समय के लायक हैं, आपके दान की संभावना और अनुमानित राशि।
एआई की प्रगति अपरिहार्य है और जब तक एआई सुरक्षा के क्षेत्र में अनुसंधान सामने आएगा तब तक इसे भलाई के लिए एक ताकत के रूप में इस्तेमाल किया जाता रहेगा। उपयोगकर्ताओं की मशीनों से एकत्र किए गए पहचान योग्य डेटा की मात्रा को सीमित करना एक नियामक बाधा है। जैसा कि आप इसे पढ़ते हैं, टेलीमेट्री डेटा की उच्च संभावना है (
जैसा कि कहा जाता है, "ज्ञान ही शक्ति है," आपके डेटा के लिए धन्यवाद, राजनीतिक अभियान आपके व्यवहार और प्राथमिकताओं में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उस शक्ति का उपयोग कर रहे हैं। जैसा कि हमने देखा है, प्रचारक अब सर्जिकल सटीकता के साथ संभावित मतदाताओं को लक्षित कर सकते हैं, बढ़ती जटिलता के साथ संदेशों को वैयक्तिकृत कर सकते हैं, और यह पता लगाने की क्षमता रखते हैं कि अभियान के लाभार्थी कहाँ रहते हैं; यह एआई हिमशैल का सिर्फ सिरा है।
एआई का भविष्य तेजी से विकसित हो रहा है। पिछले 3 वर्षों में, AI ने थ्योरी ऑफ़ माइंड विकसित किया है, जो संज्ञानात्मक क्षमता और रणनीतिक सोच का माप है। वैज्ञानिक इस परीक्षण का उपयोग यह मापने के लिए करते हैं कि मनुष्यों या जानवरों में सामाजिक संबंधों में आत्म-चेतना और नैतिकता है या नहीं। यही परीक्षण जीपीटी पर लागू किया गया और परिणाम आश्चर्यजनक थे। नवंबर 2022 में आयोजित अंतिम परीक्षण ने निष्कर्ष निकाला कि जीपीटी 3.5 9 साल के बच्चे के रणनीतिक स्तर तक पहुंच गया था। जनसांख्यिकीय लक्ष्यीकरण के लिए इसका क्या अर्थ है? ठीक है, यदि राष्ट्रपति आपको नमस्ते कहने के लिए बुलाते हैं, तो शायद वह एआई-जो बिडेन हो सकते हैं।
जैसा कि एआई में मानव फीडबैक (आरएलएचएफ) के साथ सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से सुधार होता है, जो त्वरित प्रतिक्रिया के लिए अंगूठे को ऊपर या नीचे करने का एक शानदार तरीका है, एआई का अगला पुनरावृत्ति आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) हो सकता है। एक काल्पनिक एचएएल जैसा एजेंट जो सैद्धांतिक रूप से किसी भी कार्य को बिना किसी हस्तक्षेप के स्वायत्त रूप से पूरा कर सकता है। एजीआई की यह प्रगति दुनिया को कैसे प्रभावित करेगी यह फिलहाल अज्ञात है, हालांकि कुख्यात जीपीटी के पीछे की कंपनी ओपनएआई सहित कई लोग,
चाहे एआई का उपयोग जनसांख्यिकीय लक्ष्यीकरण, आभासी सहायकों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मौसम पूर्वानुमान या स्वास्थ्य देखभाल के लिए किया जाए, इसमें बहुत सुधार किया जाना बाकी है। एआई अभी भी भ्रूण अवस्था में है, और पुनरावृत्ति की तेज गति के साथ विनियमन की आवश्यकता होगी। जैसा कि सत्या नडेला कहते हैं, हम अभी भी एआई विकास के शुरुआती चरण में हैं:
ChatGPT3 के लॉन्च के साथ हम साइकिल से भाप इंजन की ओर बढ़ गए हैं
- सत्या नडेला, सीईओ, माइक्रोसॉफ्ट - मई 2023 बिल्ड कॉन्फ्रेंस
दीर्घकालिक सुरक्षा में सुधार की आवश्यकता है, जो माइक्रोसॉफ्ट के हालिया बिल्ड कॉन्फ्रेंस में एक प्रमुख चिंता का विषय है। “
इसके अलावा, एक्सप्लेनेबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एक्सएआई) के माध्यम से विश्वास को मजबूत करने की जरूरत है, जो वह प्रक्रिया है जो उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के आउटपुट पर भरोसा करने की अनुमति देती है। ChatGPT जिसे सच मानता है वह वास्तव में सच नहीं हो सकता है, और एक उपभोक्ता के रूप में आपको यह सत्यापित करने में सक्षम होना चाहिए कि एल्गोरिदम का परिणाम कैसे आया। डीप फेक राजनीतिक वीडियो में बारीक प्रिंट शामिल हो सकता है कि वीडियो कैसे तैयार किया गया और कौन सा डेटा तथ्य या कल्पना है। अधिक पारदर्शी और विश्वसनीय एआई प्रणाली बनाने के लिए बहुत कुछ करने की आवश्यकता है जो आम जनता के उपयोग के लिए सुरक्षित हो।
आपको डरने की ज़रूरत नहीं है, बल्कि शिक्षित और सतर्क रहने की ज़रूरत है, लाल झंडों पर नज़र रखें, बढ़िया प्रिंट पढ़ें और जानें कि एआई परिणाम कैसे उत्पन्न होते हैं। नाबालिगों की रक्षा करें और उन्हें ऐसी प्रौद्योगिकियों के नुकसान और अशुद्धियों के बारे में सिखाएं।
जान लें कि प्रचार कई रूपों में आ सकता है, जिसमें कुछ ऐसा भी शामिल है जो वास्तविक लग सकता है, असली लग सकता है लेकिन पूरी तरह से एआई-जनित हो सकता है। मानव-नेतृत्व वाला अंतिम चुनाव शुरू हो गया है, और आपको निशाना बनाया जाएगा।
पहले, वे आपको नज़रअंदाज़ करते हैं, फिर वे आप पर हँसते हैं, फिर वे आपसे लड़ते हैं, फिर आप जीत जाते हैं।
- अज्ञात, लेकिन इसकी अत्यधिक संभावना है कि इसे HAL-9000 द्वारा लिखा गया था।
मूल रूप से यहां पोस्ट किया गया।