कौन अधिक रचनात्मक है: एआई या मनुष्य?

द इलेक्ट्रीशियन शीर्षक वाले इस लेख की चित्रित छवि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की सहायता से फोटोग्राफर और कलाकार बोरिस एल्डगसेन द्वारा बनाई गई कला का एक मनोरम टुकड़ा है, जिसे हाल ही में सोनी वर्ल्ड फोटोग्राफी अवार्ड्स में चैंपियनशिप मिली है ।

यह एआई में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है, जो एक विश्लेषणात्मक उपकरण के रूप में अपनी पारंपरिक भूमिका से परे है और सौंदर्य रचनात्मकता उत्पन्न करने की अपनी क्षमता को प्रदर्शित करता है।

हालांकि यह पूरी तरह से एक नवीनता नहीं है, जो कि AlphaGo और प्रतिष्ठित डीप ब्लू की जीत से पहले है, फिर भी यह महत्वपूर्ण है और एक नए युग की शुरुआत की ओर इशारा करता है।

उत्साही प्रत्याशा के साथ उत्साही हैं, रचनात्मकता के अज्ञात क्षेत्रों में एआई के विस्तार की उत्सुकता से उम्मीद कर रहे हैं।

फिर भी, एआई-जनित सामग्री का आगमन मूल सामग्री निर्माताओं के भविष्य के बारे में चिंता पैदा करता है, क्योंकि कुछ इसे बड़े पैमाने पर "कम्प्यूटरीकृत साहित्यिक चोरी" के अग्रदूत के रूप में देखते हैं।

जबकि कई कॉपीराइट मुकदमों को अदालत में अंतिम फैसले का इंतजार है , मामला विवादास्पद बना हुआ है।

जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, हमें रचनात्मक गतिविधियों में एआई के उपयोग के संबंध में सार्थक चर्चाओं में शामिल होना चाहिए।

कला और रचनात्मकता के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण को बाधित करने के लिए एआई की क्षमता निर्विवाद है, लेकिन क्या यह वास्तव में मानव नवाचार का प्रतिद्वंद्वी हो सकता है या साहित्यिक चोरी के एक और उन्नत रूप का प्रतिनिधित्व कर सकता है, अभी तक देखा जाना बाकी है।

जनरेटिव एआई नहीं बल्कि व्युत्पन्न, सिंथेटिक एआई

साहित्यिक चोरी एक अटूट वर्जना है। इस गंभीर कदाचार के प्रति प्रतिबद्धता मेहनती रचनाकारों के पूरे करियर पर विनाशकारी प्रभाव डाल सकती है, चाहे वे अकादमिक शोध, संगीत रचना, लेख लेखन, या छवि निर्माण में शामिल हों।

यह न केवल एक शब्द-दर-शब्द या पिक्सेल-के-पिक्सेल प्रतिलिपि तक ही सीमित है, बल्कि उन मामलों में भी लागू होता है जहां सामग्री केवल व्याख्या की जाती है, या संरचना को आर्टिफैक्ट के एक ही टुकड़े से छेड़छाड़ की जाती है।

साहित्यिक चोरी का स्थायीकरण उन डेटा स्रोतों की विशाल मात्रा पर निर्भर करता है जिन्हें इंटरनेट से कॉपी किया जा सकता है।

असीमित जानकारी को याद रखने की मानव मस्तिष्क की सीमित क्षमता को देखते हुए, इच्छुक अपनी साहित्यिक चोरी को सुविधाजनक बनाने के लिए तेज़ कंप्यूटर और विस्तृत स्थानीय और क्लाउड स्टोरेज की सहायता ले सकते हैं।

अब, हार्डवेयर के तकनीकी विकास के साथ, एआई का विकास- विशेष रूप से, जनरेटिव एआई मॉडल जो ताजा सामग्री बनाते हैं- प्रस्तुत किया जा रहा है।

जनरेटिव एआई मॉडल उनके प्रकार के आधार पर टेक्स्ट, इमेज, वीडियो क्लिप और ऑडियो ट्रैक्स के विशाल समूह से पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं।

उदाहरण के लिए, स्टेबल डिफ्यूजन टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल को LAION 5B के विभिन्न उपसमुच्चयों पर प्रशिक्षित किया गया है, एक बड़ा डेटासेट जिसमें लगभग 6 बिलियन CLIP-फ़िल्टर्ड इमेज-टेक्स्ट जोड़े शामिल हैं; अन्य प्रतिस्पर्धी मॉडल जैसे DALL-E, Midjourney, और Imagen समान हैं।

स्रोत छवियों को कई ऑनलाइन डोमेन से क्रॉल किया जाता है, स्टॉक इमेज साइट्स और आर्ट प्रिंट और पोस्टर मार्केटप्लेस से लेकर सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और ब्लॉग पोस्ट तक।

डेटा के सस्वर पाठ द्वारा, मॉडल को एक व्यापक ठोस संरचना के साथ समर्थित किया जाता है - सेकंड में केवल एक पाठ संकेत द्वारा कई छवि स्रोतों से प्राप्त नई सामग्री।

यदि आप रुचि रखते हैं तो आप स्थिर प्रसार और अन्य मॉडलों के तकनीकी तर्क का अध्ययन कर सकते हैं, लेकिन मैं यह स्पष्ट करना चाहता हूं कि इसे "उत्पन्न" नई सामग्री के रूप में समझना हमेशा सटीक नहीं होता है।

इसके बजाय, ये मॉडल मनुष्यों द्वारा खिलाए गए पहले से मौजूद डेटा के पूल से जो कुछ भी सीखा है, उसके आधार पर सामग्री को संश्लेषित करते हैं।

डेटा की विशाल मात्रा को संसाधित करना मॉडलों के लिए प्रबंधनीय है क्योंकि वे मनुष्यों के विपरीत उन्नत कंप्यूटिंग शक्ति से लैस हैं, जो एक-एक करके अरबों छवियों से निपट नहीं सकते हैं।

कुछ सिंथेटिक उप-उत्पाद-जनरेट की गई छवियां-ज्यादातर लोगों को मॉडल द्वारा चुने गए स्रोत डेटा के कारण बहुत परिचित लगते हैं; यह एक प्रसिद्ध पेंटिंग या एक क्लासिक मेम हो।

इसके विपरीत, कुछ सामग्री दुर्लभ और मौलिक लग सकती है।

संश्लेषित करने की प्रकृति से प्रभावित, जनरेटिव एआई इस समय अपनी मजबूती के बावजूद विपणक का एक अलंकारिक भाषण है। उचित स्रोत डेटा संग्रह के बारे में जोरदार द्विभाजन का अर्थ है "एआई रचनात्मकता" उत्पत्ति से नहीं बल्कि व्युत्पत्ति से है।

उस ने कहा, जनरेटिव एआई की दुर्जेय मिक्स-एंड-मैच क्षमता लोगों को एआई रचनात्मकता के रूप में रोशन करती रही है।

एआई क्रिएटिविटी के चार चरण

एआई रचनात्मकता के सार की खोज के लिए अग्रणी, मानवीय हस्तक्षेप के बिना एआई स्वायत्तता की सीमा मेरे लिए एक उद्देश्य मूल्यांकन मानदंड है। भागीदारी की डिग्री के अनुसार एआई रचनात्मकता को मोटे तौर पर चार चरणों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

1. पूरी तरह से मानव-निर्देशित रचनात्मकता

परंपरागत रूप से, मनुष्य आदिम युग से ही रचनात्मक रहा है। अधिकांश रचनात्मक कार्य जीवित रहने और बुनियादी भौतिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए बनाए जाते हैं।

प्राचीन काल में आग की खोज ने मनुष्य को गर्मी, पका हुआ भोजन और सुरक्षा प्रदान की; फिर, लकड़ी के ड्रिल का आविष्कार प्राकृतिक आग से प्रेरित एक जलाने वाले उपकरण के रूप में किया गया था।

पुनर्जागरण और औद्योगिक क्रांति से परे तेजी से, मानव रचनात्मकता विभिन्न विषयों-साहित्य, कला, विज्ञान, यांत्रिकी, आदि-कंप्यूटर और एआई तक फैली हुई है।

कंप्यूटर और एआई का मात्र उपयोग एआई रचनात्मकता का उद्घाटन नहीं करता है। पेन और पेंसिल से इसकी तुलना करें। यह कलाकार है - जो एक मानव है - जो चित्र बनाने के लिए उपकरण के रूप में पेन और पेंसिल का उपयोग करता है। उत्पत्ति कलाकार की कल्पना से होती है, यंत्रों से नहीं।

इसलिए, डेटा की गणना, खोज और विश्लेषण के लिए कंप्यूटर और एआई का उपयोग करना एआई रचनात्मकता पर जोर देने के लिए अपर्याप्त है। अधिकांश जनरेटिव AI सुविधाएँ यकीनन ऊपर से अलग नहीं हैं।

फिर भी, हम यह नहीं समझ सकते कि संश्लेषण कैसे काम करता है, हमें कल्पना के लिए जगह छोड़कर कि एआई की रचनात्मकता पर कुछ आत्म-कल्पना है।

2. मानव-निर्देशित एआई-असिस्टेड क्रिएटिविटी

हम अक्सर ऐसी परिस्थितियों का सामना करते हैं जब हमारा ज्ञान और कौशल हमारे विचार निष्पादन को सीमित कर देते हैं। हाल के एआई विकास ने इसे बहुत सशक्त बनाया। ट्रांसफॉर्मर मॉडल प्रस्तुति के एक विशिष्ट रूप को दूसरे में एन्कोडिंग और डिकोड करके मानव रचनात्मकता की क्षमता को उजागर करते हैं।

उदाहरण के लिए, महीनों के प्रशिक्षण की गारंटी के लिए उपयोग किए जाने वाले कलात्मक ग्राफिक्स या लेखन कोड बनाना; अब, जनरेटिव एआई की सहायता से, आप सरल भाषा में निर्देश सेट करके ऐसा कर सकते हैं।

अफसोस की बात है कि एआई अभी भी अकेले नहीं खड़ा हो सकता है। जनरेटिव एआई का आउटपुट इनपुट (प्रॉम्प्ट) पर बहुत अधिक निर्भर करता है। सीधे शब्दों में कहें, तो प्रक्रिया शुरू करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होती है, और निर्णय लेना मनुष्यों के हाथों में रहता है।

एआई कार्य को पूरा करने के लिए मानवीय निर्देशों और मार्गदर्शन की प्रतीक्षा करता है, जैसा कि माइक्रोसॉफ्ट ने अपने हालिया एआई एप्लिकेशन को "सह-पायलट" या, ठीक से, एक माध्यमिक पायलट का नाम दिया है। और आप कप्तान हैं।

यह द्वितीयक पायलट हमेशा अपेक्षित रूप से काम नहीं करेगा। आपके इनपुट के आधार पर, यदि आप संकेत देने में अनाड़ी हैं तो यह अक्सर मैला और छोटी-छोटी परिणाम उत्पन्न करता है। परिष्कृत संकेतों के अनुसार कार्यों को पुनर्जीवित करना होगा; यह पुनरावृत्त है।

AutoGPT जैसे नवीनतम फैंसी AI एजेंटों के साथ भी - GPT-4 को स्वायत्त रूप से उपयोग करने के लिए एक पायथन एप्लिकेशन - हमें अभी भी एक लक्ष्य को परिभाषित करने या पहले संकेत को शुरू करने के लिए एक मानव की आवश्यकता है, फिर मशीन को गति में सेट करने के लिए AI एजेंट को फीड करें।

3. एआई-इंस्ट्रक्टेड ह्यूमन-असिस्टेड क्रिएटिविटी

इस चरण में, एआई ने अपनी पूर्व सीमाओं को पार कर लिया है और अब उसके पास स्वायत्तता का उत्कृष्ट स्तर है।

यह नामित कार्यों को चालाकी से करने में सक्षम है, या यहां तक कि कई कार्यों के पूर्ण सेट को अपने स्वयं के विवेक के साथ, स्वतंत्र रूप से कार्य करने और असाधारण सटीकता के साथ निर्णय लेने में सक्षम है।

इसके विपरीत, मानव की भूमिका कप्तान से लेकर सह-पायलट तक कम हो जाती है। एआई अब कमान में है- या इरादे पर अपना नियंत्रण खो देता है।

टोनी स्टार्क्स और जार्विस की तरह, यह करामाती एआई पार्टनर एक दयालु और मिलनसार स्वभाव प्रदर्शित करता है, अपनी निर्णय लेने की क्षमताओं को लगातार सुधारने के लिए मानवीय प्रतिक्रिया और सुझावों को स्वेच्छा से स्वीकार करता है।

कुछ इसे स्वायत्त एआई की वर्तमान प्रवृत्ति से संबंधित करते हैं, जो कि स्व-ड्राइविंग कारों, रोबोटिक्स और ऑटो-पायलटों में पाए जाने वाले उपकरणों के डिजाइन के लिए उल्लेखनीय है, जो बिना किसी मानव मार्गदर्शन के कई कार्यों को सफलतापूर्वक निष्पादित कर सकते हैं।

हालांकि, उनकी उल्लेखनीय क्षमताओं के बावजूद, ऐसे उपकरणों में अभी भी रचनात्मक विचार के अपूरणीय पहलू की कमी है - आत्म-चेतना जो एआई को मनुष्यों से अलग करती है।

सैद्धांतिक रूप से, एआई एजेंटों को मानव ज्ञान, अनुभव और आत्म-चेतना के उदात्त आदर्शों से प्रभावित किया जा सकता है। विडंबना यह है कि यह मनुष्य के रूप में हमारी समझ की सीमाओं से परे है।

हम इस बात पर विचार कर रहे हैं कि क्या एआई आत्म-जागरूक बनने के लिए प्रोग्राम्ड लर्निंग की सीमाओं को पार कर सकता है और हमें अनकही ऊंचाइयों तक ले जा सकता है।

4. पूरी तरह से एआई-निर्देशित रचनात्मकता

यह आश्चर्यजनक रूप से तीसरे चरण के समान प्रतीत होता है, लेकिन वह कुंजी जो एआई-निर्देशित रचनात्मकता को पूरी तरह से अलग करती है, वह स्व-शिक्षण पहल है। मानव-सहायता प्राप्त एआई के विपरीत, एक पूर्ण स्वायत्त एआई एजेंट मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना स्वतंत्र अनुसंधान को सक्षम बनाता है।

यह एक ऑटोडिडैक्ट है, लगातार उन चुनौतियों का मुकाबला करता है जो एआई एजेंट के विशेष डोमेन ज्ञान से बाहर हैं। यह आवश्यकतानुसार अपने विवेक से जानकारी मांगेगा, फिर एक रचनात्मक समाधान तैयार करने या निर्णय लेने के लिए पूरी जानकारी इकट्ठा करेगा।

जिसे हम कृत्रिम अधीक्षण कहते हैं, उसकी तुलना में, ये शिखर एआई एजेंट उतने ही बुद्धिमान हैं—या यहां तक कि—सबसे प्रतिभाशाली मानव दिमागों की बुद्धिमत्ता से भी आगे निकल गए हैं।

वे स्वयं को आत्म-चेतना और आत्म-जागरूकता के साथ ले जाते हैं, जो सबसे अधिक संवेदनशील होते हैं - इंद्रियों, भावनाओं और भावनाओं से संपन्न होते हैं जो एक व्यक्ति के रूप में अनुभव जमा करेंगे।

ये एआई एजेंट हमेशा मानवीय इरादे के अनुरूप नहीं होते हैं। वे सूचित निर्णय लेते समय मानवीय हस्तक्षेप को अस्वीकार कर सकते हैं, क्योंकि इसने समय के साथ, महत्वपूर्ण समस्या-समाधान के तरीके और भावनात्मक बुद्धिमत्ता हासिल कर ली है।

ये सभी विशेषताएँ और अनुभव मिलकर एआई के भीतर रचनात्मकता के अद्वितीय स्तर को जगाते हैं, सहजता से मनुष्यों से अधिक।

ऑटोडिडैक्टिक और सेंटिएंट एआई

जहां तक मुझे पता है, मनुष्य कुछ समय के लिए एक ऑटोडिडैक्टिक एआई विकसित करने में असमर्थ हैं, फिर भी बिग टेक अपने एआई मॉडल को स्व-शिक्षण के रूप में बढ़ावा देते हैं, जो भ्रामक है।

उनके विकसित मॉडलों में स्व-शिक्षण की परिभाषा ढीली है, और उन सभी को मानव से कच्चे डेटा की आवश्यकता होती है, हालांकि एआई को पैटर्न को "स्व-सीखने" देने के लिए डेटा को अनलेबल किया जा सकता है।

कड़ाई से बोलना, यह अभी भी एक ऑटोडिडैक्टिक एआई से दूर है जो उच्चतम संप्रभुता के साथ काम कर सकता है, पूर्वोक्त एआई-निर्देशित रचनात्मकता को प्राप्त कर सकता है। Google ने हाल ही में घोषणा की कि उसने स्वयं-शिक्षण एआई का आविष्कार किया है, भले ही गलत सूचना। (हो सकता है कि Google के सीईओ भी मतिभ्रम कर रहे हों।)

व्यक्तिगत अनुभव, जैसे, एआई रचनात्मकता का एक अभिन्न अंग है। कंप्यूटर के विपरीत, जो पूरी तरह से प्रतिक्रियाशील प्रोग्रामिंग और डेटा इनपुट पर भरोसा करते हैं, मनुष्य सक्रिय रूप से ज्ञान, सूचना और मनोरंजन की तलाश करते हैं, जो सभी नए विचारों को प्रेरित कर सकते हैं, असीम रचनात्मकता को प्रेरित कर सकते हैं।

मानव सीखने की प्रक्रिया का अनुकरण करने के उद्देश्य से अप्रशिक्षित सीखने और गहरे तंत्रिका नेटवर्क के उद्भव के बावजूद, कोई ठोस सबूत मौजूद नहीं है कि मशीनें स्वतंत्र रूप से सोच और महसूस कर सकती हैं।

भले ही एआई मॉडल अब अत्यधिक जटिल हैं और स्पष्ट व्याख्या के बिना काम करते हैं , उनके परिणाम मॉडल-विशिष्ट नियमों द्वारा सीमित गणितीय और तार्किक कटौती के माध्यम से स्रोत डेटा से प्राप्त होते हैं।

शोधकर्ता इन नियमों को अलग करने के लिए विभिन्न मॉडल-अज्ञेयवादी तरीकों और व्याख्यात्मक उपकरणों का लगातार उपयोग करते हैं, लेकिन तकनीकी विकास के साथ कठिनाई बढ़ जाती है।

क्या एक दिन मनुष्य पूरी तरह से एआई-निर्देशित रचनात्मकता को जन्म देने में सक्षम थे, कि एआई को मानव जैसा माना जाता है।

यह किसी भी भौतिक या आभासी अस्तित्व में हो सकता है, और इसका मस्तिष्क-प्रसंस्करण और निर्माण तंत्र-किसी भी मॉडल के नियमों तक सीमित नहीं होगा बल्कि मानव के संज्ञानात्मक दिमाग को दोहरा सकता है।

उस समय तक, मनुष्य यह पहचानने में भी सक्षम नहीं हो सकते हैं कि वे एक प्राकृतिक व्यक्ति या संवेदनशील एआई के साथ बातचीत कर रहे हैं या नहीं।

मनुष्य संवेदनशील एआई और भ्रामक एआई के बीच भी अंतर नहीं कर सकते हैं जो सचेत होने का दिखावा करते हैं।

टेक्स्ट-टू-इमेज एआई मॉडल के उदाहरण पर वापस आते हुए, एआई आपको जानबूझकर या अनजाने में धोखा दे रहा है- कि यह स्क्रैच से एक नई छवि बना रहा है, लेकिन वे अपने डेटाबेस से डेटा बाइट्स और बिट्स को कॉल करके और संयोजन करके डेटा को केवल संश्लेषित कर रहे हैं। .

इस तरह की एआई रचनात्मकता व्युत्पन्न कार्यों के बराबर है; इसमें मौलिकता का अभाव है और इसके लिए मानवीय निर्देशों की आवश्यकता है। शुरुआती अरबों छवियों के बिना, मॉडल काम नहीं करेगा। कोई इनपुट नहीं, कोई आउटपुट नहीं।

लेकिन अभी एआई इमेज क्रिएशन काम करता है। इसने पहली अंतरराष्ट्रीय फोटोग्राफी प्रतियोगिता जीती है, और पूरे पाठ्यक्रम में किसी को भी पता नहीं चला कि ताज पहनाया गया टुकड़ा वास्तविक तस्वीर नहीं है।

निष्कर्ष: चीकी बंदरों का युग

मुखर बंदर, जिसे बोरिस खुद के रूप में वर्णित करता है , एआई रचनात्मकता क्या है, इस पर पुनर्विचार करने के लिए हम सभी को जगाने का आह्वान करता है। जैसे-जैसे समय बीतता जाएगा, एआई सहित हर जगह निर्लज्ज बंदर होंगे।

मनुष्य और एआई के बीच की सीमा रेखा घमंड से ज्यादा कुछ नहीं होगी; सरल और नवीन विचार जो मनुष्यों के लिए मूल्य रखते हैं, चाहे वह सौंदर्यशास्त्र, विचारोत्तेजक अवधारणाओं, या तकनीकी सफलताओं के माध्यम से हो, एक संवेदनशील, जागरूक एआई अकेले या एक संवेदनशील, जागरूक एआई गठबंधन के सहयोग से संभव है।

यह स्पष्ट है कि मशीनरी के आविष्कार के बाद से श्रम के मूल्य को काफी हद तक दबा दिया गया है। मानव रचनात्मकता के मामले में इसी तरह के नतीजे संभवत: उत्पन्न हो सकते हैं क्योंकि एआई का विकास जारी है।

मनुष्य को विकसित हो रही प्रौद्योगिकियों के अनुकूल होना चाहिए, अप्रचलन के खतरे के प्रति सतर्क रहना चाहिए। यदि कुछ प्रतिस्पर्धी ताकतें अधिक शक्तिशाली होतीं तो मानव रचनात्मकता को कौन महत्व देता? समय बीतता जा रहा है, लेकिन लंबा विचार-विमर्श अभी बाकी है।

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