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एआई विशिष्ट क्षेत्रों में प्रवेश के लिए बाधा उत्पन्न कर सकता हैद्वारा@jamesbore
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एआई विशिष्ट क्षेत्रों में प्रवेश के लिए बाधा उत्पन्न कर सकता है

द्वारा James Bore4m2023/04/13
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एआई के बारे में रचनात्मक और तकनीकी दोनों क्षेत्रों में मनुष्यों की जगह लेने के बारे में बहुत चर्चा है। जबकि एआई को उनके शिल्प के शीर्ष पर बदलने से पहले जाने का एक तरीका है, इसमें प्रवेश करने वालों के बारे में क्या? विशेषज्ञ बदली नहीं जा सकते हैं, लेकिन एक समस्या हो सकती है क्योंकि एआई प्रतियोगिता के कारण नौसिखियों की आपूर्ति कम हो जाती है।
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मशीन लर्निंग मॉडल के बारे में हालिया प्रचार के मद्देनजर, रचनात्मक और तकनीकी दोनों क्षेत्रों में एआई द्वारा मनुष्यों की जगह लेने के बारे में बहुत चर्चा हुई है। फोटोग्राफरों के प्रतिस्थापन के रूप में लालालैंड.ई से, चैटजीपीटी लेखकों और कोडर्स को बाहर कर रहा है, और मिडजर्नी ने कलाकारों को प्रचार और भय दोनों चार्ट से बाहर कर दिया है।


सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और समाचारों की सुर्खियां इस बात को लेकर सवालों से भरी हैं कि क्या लोगों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा, दोनों पक्षों के तर्कों के साथ। लॉबिंग समूहों (या, यदि आप चाहें, तो थिंक टैंक) के बीच इस बात को लेकर तकरार चल रही है कि क्या अनुसंधान को रोका जाना चाहिए, और इसे क्यों करना चाहिए या नहीं करना चाहिए।


जब वैचारिक रूप से पैरवी करने वाले समूहों / थिंक टैंकों का विरोध किया जाता है, तो बीच में पकड़े गए लोगों के बारे में शायद ही कोई सोचा जाता है। सभी संपार्श्विक क्षति उनके लक्ष्यों की खोज में स्वीकार्य है।


कुछ समूह कल्पित विचित्र सर्वनाश परिदृश्यों के कारण शोध को रोकने की बात करते हैं (जिसके बारे में मैं कुछ जानता हूं )। अन्य पूर्वाग्रह के अच्छी तरह से स्थापित और सिद्ध मुद्दों के बारे में अधिक उचित रूप से चिंतित हैं जैसे कि अपारदर्शी तरीकों से मॉडल में नस्लवाद या लिंगवाद को एन्कोडिंग करना। फिर भी, अधिक लोग कॉपीराइट के बारे में प्रश्न पूछ रहे हैं, जो, यदि हम यथार्थवादी हैं, उपयोगी होने के लिए बहुत देर हो चुकी है, तब तक हल होने की संभावना नहीं है।


लेकिन मैं बहस के एक बहुत ही संकीर्ण हिस्से पर ध्यान देना चाहता हूं। व्यापक विश्वास है कि एआई उपकरण अपने क्षेत्र में विशेषज्ञों की जगह नहीं लेंगे, क्योंकि आवश्यक गहरी शिक्षा और समझ आज उपकरणों की क्षमताओं से परे है और भविष्य में होने की संभावना है। यह सहज निपुणता एआई की कांच की छत से परे हो सकती है, जैसा कि मैंने हाल ही में एक साक्षात्कार में फाइबरटिग्रे के साथ चर्चा की थी। यहां तक कि अगर यह नहीं है, तो चैटजीपीटी के साथ बड़ा नवाचार एक क्रांतिकारी कदम की तुलना में टूल तक पहुंच खोलने के बारे में अधिक था। हमारे पास समय है इससे पहले कि मशीनें उन लोगों तक पहुंचें जिन्होंने अपने व्यापार में विशेषज्ञता विकसित की है।

कोई भी विशेषज्ञ के रूप में शुरू नहीं होता है

और यहाँ समस्या निहित है, और मेरे लिए सबसे बड़ी चिंताओं में से एक है ( एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह के भयानक उदाहरणों को छोड़कर)। जबकि एआई को उनके शिल्प के शीर्ष पर प्रतिस्थापित करना शुरू करने से पहले जाने का एक तरीका है, इसमें प्रवेश करने वालों के बारे में क्या?


निश्चित रूप से एक तर्क है कि ये उपकरण सृजन की पहुंच बढ़ा रहे हैं। मैं इस बात की गारंटी देता हूं कि एआई की मदद के बिना इस लेख के ग्राफिक्स मेरे गैर-मौजूद बजट में नहीं होंगे। अभी के लिए, मैं बौद्धिक संपदा के मुद्दों को अलग रखने जा रहा हूं, क्योंकि वे अपने आप में एक बड़ी और महत्वपूर्ण बहस हैं (हालांकि मुझे नहीं लगता कि किसी उपयोगी समय में हल हो जाएगा)। इसके बजाय, मैं कौशल निर्माण में बाधाओं को बढ़ाने की समस्या को देखना चाहता हूं क्योंकि एआई शुरुआती लोगों के साथ अधिक प्रतिस्पर्धा करता है।


कई छोटे और बजट-सचेत संगठन पहले से ही कॉपीराइटरों को बदलने के लिए चैटजीपीटी का उपयोग कर रहे हैं, जहां पहले वे फ्रीलांसरों के पास जा रहे थे। Levi's ने हाल ही में Lalaland.ai के साथ साझेदारी की घोषणा की है। जबकि वे वापस चले गए हैं और यह कहने के लिए प्रारंभिक घोषणा को स्पष्ट किया है कि वे अपने लाइव मॉडलों के उपयोग को कम नहीं करेंगे, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इसका मतलब है कि वे उन्हें नहीं बढ़ाएंगे क्योंकि वे अन्यथा हो सकते हैं।


उद्योग में प्रवेश करने वाले, नवागंतुक, नौसिखिए, और शुरुआत से करियर बनाने की कोशिश कर रहे लोग, एआई द्वारा प्रतिस्थापन के लिए कमजोर हैं, जैसा कि यह अभी खड़ा है। जबकि विशेषज्ञ अपनी विशिष्टता (अभी के लिए) में आश्वस्त हो सकते हैं, यह वे हैं जो उस विशेषज्ञता का निर्माण करने की कोशिश कर रहे हैं जो अपने अवसरों पर सबसे बड़ा प्रभाव देखने की संभावना रखते हैं। और यह समस्या सभी के लिए है।


क्या अधिक से अधिक कम लागत वाली शुरुआती फ्रीलांसर नौकरियों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है, जिससे फ्रीलांसरों को कॉरपोरेट बॉट की टेबल से टुकड़ों को छीनने के लिए विशेषज्ञता हासिल करने की सख्त कोशिश करनी पड़ रही है?


कला से लेकर लेखन तक, कोडिंग से लेकर फ़ोटोग्राफ़ी तक, कौशल निर्माण का एक जीवनचक्र है। कोई भी विशेषज्ञ के रूप में शुरू नहीं होता है। दुनिया की सबसे अच्छी शिक्षा किसी को तुरंत अपने खेल के शीर्ष पर कदम रखने के लिए तैयार नहीं करती है। जब लोग इस विशेषज्ञता को बनाने की कोशिश कर रहे हैं, मुक्त एआई के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, तो हमारे पास 'एक्सपोज़र' में भुगतान करने वाली कंपनियों के मुद्दे बढ़ने जा रहे हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए सकारात्मक कार्रवाई के बिना कि ये अवसर अभी भी मौजूद हैं, एक शिल्प के माध्यम से जीवनयापन करने की बाधा बढ़ रही है।


मैं कम से कम एआई को अपना काम लेने के बारे में चिंतित नहीं हूं, क्योंकि मैं उस बिंदु से पहले लंबे समय तक सेवानिवृत्त (और शायद मृत) हो जाऊंगा। मैं उन लोगों के बारे में बहुत अधिक चिंतित हूं जो अभी या कल खेतों में प्रवेश करने की कोशिश कर रहे हैं, और क्या उन्हें कभी भी उसी बिंदु तक पहुंचने का अवसर मिलेगा।

स्किल गैप

जिस क्षेत्र में मैं काम करता हूं, सुरक्षा में पहले से ही कौशल अंतर की एक अच्छी तरह से पहचानी जाने वाली समस्या है। यह अंतर प्रवेश स्तर पर नहीं है, यह थोड़ा ऊपर है और इसका मतलब है कि क्षेत्र में प्रवेश करने के अवसर लगभग उतने भरपूर नहीं हैं जितने होने चाहिए। जबकि यह काम करने के लिए एक महान क्षेत्र है, और हमें लोगों की सख्त जरूरत है, हमारे पास उन लोगों को विकसित करने के लिए पर्याप्त संख्या नहीं है जिनकी हमें जरूरत है।


मेरा डर यह है कि एआई दूसरे रास्ते का नेतृत्व करने वाला है। एआई द्वारा आसानी से और सस्ते में सीखने की कोशिश करने वालों के साथ, विकसित करने में सक्षम मानव प्रतिभा की आपूर्ति सूख सकती है। जैसा कि यूएस (और अन्य जगहों) में अवैतनिक इंटर्नशिप के मुद्दे के साथ है, कोई भी व्यक्ति जो उस पथ के साथ विकसित होना चाहता है जहां मशीन प्रतिस्थापन उपलब्ध है, उसके पास केवल अवसर हो सकता है यदि वे विशेषाधिकार के स्थान से आते हैं जहां जोखिम में भुगतान से उन्हें कोई नुकसान नहीं होगा भूखा।

मशीन-निर्मित औसत दर्जे का एक द्रव्यमान।


अगर ऐसा होता है तो हम एक अलग कौशल अंतर देख रहे होंगे, क्योंकि उनके शिल्प में मास्टर्स की आपूर्ति कम हो रही है। अद्वितीय मानव-निर्मित कार्यों के बजाय हम समाप्त हो सकते हैं, जैसा कि हमने मशीन-निर्मित औसत दर्जे में धीमी गति से स्लाइड के साथ कई अन्य क्षेत्रों में किया है।