नौकरी की सुरक्षा के लिए एआई का खतरा कितना वास्तविक है? एआई प्रोफेसर एलेजांद्रो पियाड मॉर्फिस के साथ एक साक्षात्कार

"अगर यह पता चला कि वकीलों की तुलना में प्रोग्रामर को स्वचालित करना आसान है, तो यह बहुत ही शर्मनाक होगा।" -प्रोफेसर एलेजांद्रो पियाड मॉर्फिस.

चैटजीपीटी, माइक्रोसॉफ्ट बिंग, गूगल बार्ड, स्टेबल डिफ्यूजन आदि जैसे लार्ज लैंग्वेज जनरेटिव एआई मॉडल को अपनाने में वृद्धि, जबकि इन मॉडलों के फायदों का खंडन नहीं किया जा सकता है, इसने एक अतिशयोक्तिपूर्ण और दु: खद, लेकिन निराधार नहीं, भय पैदा किया है दुनिया भर में लाखों श्रमिकों के लिए नौकरी की सुरक्षा को खतरे में डालने वाले इन एआई मॉडल की संभावना पर जनता के सदस्यों द्वारा।

जैसा कि पहले वर्णित किया गया है, मानव नौकरियों के लिए एआई का खतरा, अतिशयोक्तिपूर्ण और दु: खद होने के बावजूद निराधार नहीं है।

दोहराए जाने वाले कार्यों को करने, बड़ी मात्रा में सूचनाओं को संसाधित करने और मानव-समान निर्णय लेने की नकल करने की एआई की क्षमता इसे रचनात्मकता, उत्पादकता और दक्षता बढ़ाने के लिए एक बहुत अच्छा उपकरण बनाती है।

प्रश्न का उत्तर देने के लिए, "क्या एआई हमारी नौकरियां लेगी?" मैंने के नाम से एक विशेषज्ञ की मदद ली है प्रोफेसर एलेजांद्रो पियाड मॉर्फिस , हवाना विश्वविद्यालय, क्यूबा में एआई के प्रोफेसर। प्रोफेसर एक संरक्षक, शिक्षक, मित्र और, सबसे महत्वपूर्ण, मेरे लिए प्रेरणा हैं।

मैं इसे कैसे प्राप्त करने की उम्मीद करता हूं

प्रश्न "क्यू" अक्षर के साथ प्री-फिक्स्ड होंगे जबकि उत्तर "ए" अक्षर के साथ प्री-फिक्स्ड होंगे। प्रश्नों के संबंध में, मैं तकनीकी और दार्शनिक प्रश्नों को कवर करने की आशा करता हूं क्योंकि प्रोफेसर मॉर्फिस का भी दार्शनिकता के प्रति आकर्षण है।

यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि समझने के लिए मैं कुछ अवधारणाओं के लिंक प्रदान करूंगा जो समझने के लिए जटिल हैं।

हमें शुरू करने दें!

प्रश्न: सबसे पहले, क्या आप हमें अपने बारे में, अपनी व्यावसायिक योग्यताओं के बारे में और ऐसे ही कुछ बता सकते हैं?

ए: मेरा नाम अलेजांद्रो पियाड है, मैंने हवाना विश्वविद्यालय, क्यूबा में स्कूल ऑफ मैथ एंड कंप्यूटर साइंस में कंप्यूटर साइंस में पढ़ाई की है। मैंने 2016 में उसी कॉलेज से कंप्यूटर साइंस में भी मास्टर किया और एक डबल पीएच.डी. अर्जित की। एलिकांटे विश्वविद्यालय में कंप्यूटर साइंस में और एक पीएच.डी. 2021 में हवाना विश्वविद्यालय में गणित में।

मेरी पीएच.डी. प्राकृतिक भाषा से ज्ञान की खोज में था, विशेष रूप से चिकित्सा पाठ से इकाई और संबंध निष्कर्षण पर केंद्रित था।

ग्रेड स्कूल के बाद से, मैं हवाना विश्वविद्यालय में पढ़ा रहा हूं, मैं प्रोग्रामिंग, कंपाइलर और एल्गोरिथम डिजाइन में मुख्य व्याख्याता रहा हूं, और मशीन लर्निंग और अन्य विषयों पर एक सामयिक व्याख्याता भी हूं।

2022 के बाद से, मैं वहां पूर्णकालिक प्रोफेसर हूं, मैं नए डेटा साइंस करियर के संस्थापकों में से एक था, जो क्यूबा में अपनी तरह का पहला था, और मैंने उस करियर के लिए संपूर्ण प्रोग्रामिंग और कंप्यूटिंग सिस्टम पाठ्यक्रम लिखा था, मैं एनएलपी में शोध करते रहें, अभी ज्ञान की खोज के लिए न्यूरो प्रतीकात्मक दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, एलएलएम को प्रतीकात्मक प्रणालियों के साथ मिला रहे हैं।

प्रश्न: आप एआई सिस्टम्स के साथ कब से काम कर रहे हैं?

ए: मैंने अंडरग्रेजुएट छात्र के रूप में खेलों के लिए एआई के साथ खेला, और कंप्यूटर विजन और मेटाह्यूरिस्टिक्स के साथ कुछ छात्र प्रोजेक्ट किए। स्नातक करने के बाद, मैंने कंप्यूटर ग्राफिक्स में मास्टर की पढ़ाई शुरू की, लेकिन एक साइड प्रोजेक्ट के रूप में, मैंने एनएलपी में कुछ शोध किया, विशेष रूप से ट्विटर पर भावना विश्लेषण पर।

मास्टर की पढ़ाई पूरी करने के बाद मैं पीएचडी करने के बारे में सोचने लगा। और मशीन लर्निंग के साथ सब कुछ हासिल कर लिया।

तो आप लगभग 10 साल कह सकते हैं जब से मैंने एआई को गंभीरता से लेना शुरू किया है। इस सामान से संबंधित मेरा सबसे पुराना पेपर 2012 के आसपास का है।

क्यू: यह बेहद प्रभावशाली है! इसके कूल होने से पहले आपने AI के साथ काम किया था। आप क्या मानते हैं कि एआई में एकमात्र सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति है जिसने इसकी वर्तमान मुख्यधारा को अपनाने और परिणामस्वरूप नौकरी के विस्थापन के खतरों में योगदान दिया है?

ए: वैसे यह हमेशा अच्छा था, सिर्फ शिक्षा के बाहर नहीं। मैं कहूँगा, दो का प्रतिच्छेदन ओर्थोगोनल विकास: ट्रांसफॉर्मर जैसे कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर की खोज, जिसने पिछले आर्किटेक्चर की कई स्केलेबिलिटी समस्याओं को हल किया, और हार्डवेयर का आविष्कार जहां आप उन विशिष्ट आर्किटेक्चर को बड़े पैमाने पर सुपर कुशलता से चला सकते हैं।

क्यू: आकर्षक! एक शिक्षक और एआई शोधकर्ता के रूप में आपकी पेशेवर राय में, किन उद्योगों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने का जोखिम है?

ए: मुझे नहीं पता कि कोई उद्योग पूरी तरह से बदल दिया जाएगा, लेकिन मुझे यकीन है कि बड़े पैमाने पर बदलाव होंगे। लंबी अवधि में, निश्चित रूप से, कोई कुछ नहीं कह सकता। लेकिन लघु और मध्य अवधि (5-10 वर्ष) में, जो हम भाषा मॉडल के साथ देख रहे हैं, मेरी शर्त यह है कि जिस किसी का काम उथले फ़िल्टरिंग और प्राकृतिक भाषा के प्रसंस्करण पर समर्पित है, उसके पास करने के लिए कुछ गणना होगी।

इसमें सभी प्रकार की प्रबंधकीय भूमिकाएँ शामिल हैं, जिनमें कोई भी शामिल है जिसका काम ईमेल पढ़ना, संक्षेप करना और रिपोर्ट बनाना है। किसी भी प्रकार का सचिव जो नोटबंदी और कार्य निर्धारण से परे नहीं जाता है। कॉपीराइटर जो टेम्प्लेट की गई सामग्री के साथ काम करते हैं।

मूल रूप से, वास्तविक मानव रचनात्मकता के स्तर से नीचे कोई भी सामग्री निर्माण कार्य मानव को भुगतान करने की तुलना में स्वचालित करना सस्ता होगा स्टोकेस्टिक तोता। तो वे चले जाएंगे। निकट भविष्य के चैटजीपीटी का उपयोग करने वाला एक एकल कॉपीराइटर समान गुणवत्ता के साथ 3 गुना से 10 गुना अधिक सामग्री तैयार करने में सक्षम होगा।

इसलिए नहीं कि मॉडल उन्हें वह अंतिम गुणवत्ता प्रदान करेगा जिसका वे लक्ष्य रखते हैं, बल्कि इसलिए कि मॉडल उन्हें 90% गुणवत्ता प्रदान करेगा, और फिर वास्तविक मानव रचनात्मकता शीर्ष पर चेरी के रूप में आती है और अंतिम 10% जोड़ती है। शिक्षा में भी काफी बदलाव लाना होगा। यदि आप चाहें तो हम इसके बारे में और बात कर सकते हैं।

क्यू: यह वास्तव में एक अच्छा कोण है। आप एक शिक्षाशास्त्री हैं और आपके लेख का शीर्षक " कॉलेज शिक्षा पर पुनर्विचार ," आप स्पष्ट रूप से जानते हैं कि शिक्षण संस्थान कितना परिवर्तन-विरोधी है। क्या आपको लगता है कि AI के बाद की दुनिया में जीवित रहने के लिए औपचारिक शिक्षा पर निर्भर किया जा सकता है?

ए: हाँ, अकादमिक अनुकूल होगा। यह पश्चिमी सभ्यता में सबसे लंबे समय तक जीवित रहने वाली संस्था है। यह हमारे सभी मुख्यधारा के धर्मों से पहले का है, और यह सभी प्रमुख सभ्यता परिवर्तनों से बचा हुआ है। यह काफी हद तक बदल जाएगा, क्योंकि यह युगों में बदल गया है।

प्रश्न: एआई और नौकरी के विस्थापन के नैतिक निहितार्थों पर विचार करना समाज के लिए कितना महत्वपूर्ण है?

ए: सभी प्रौद्योगिकी में संभावित मुद्दे हैं, और तकनीक जितनी अधिक उन्नत होगी, उतना ही अधिक दबाव उन पर विचार करना होगा। एआई हमारे सभी आर्थिक संबंधों को बाधित करने की क्षमता वाली एक बहुत शक्तिशाली तकनीक है।

यह एक औद्योगिक क्रांति के स्तर पर कुछ है, इसलिए इसके बड़े पैमाने पर प्रभाव होंगे, और इसलिए चिंता उसी स्तर पर होनी चाहिए।

एक चीज जो पिछली विघटनकारी तकनीक से अलग है, वह यह है कि ज्यादातर नई तकनीक उन नौकरियों को स्वचालित करती है जिनमें कम से कम संज्ञानात्मक कौशल की आवश्यकता होती है, यह कृषि, विनिर्माण, खनन आदि के साथ हुआ।

हालांकि, इस बार, हम बड़ी संख्या में व्हाइट-कॉलर नौकरियों को बदलने के कगार पर हैं, जबकि बहुत सारी ब्लू-कॉलर नौकरियों को बिना किसी बाधा के छोड़ रहे हैं। इसलिए हमारे पास बहुत से लोग होंगे जो कार्यालयों में काम करने के आदी हैं और यह पाते हैं कि एआई अपना काम भी कर सकता है (या शायद थोड़ा बेहतर) और बहुत सस्ता है, इसलिए उन्हें या तो अपने कौशल को महत्वपूर्ण रूप से उन्नत करना होगा या उन्हें बदलना होगा कम कुशल नौकरियों के लिए।

अन्य नैतिक विचार हैं, गलत सूचना, फर्जी समाचार, सामाजिक व्यवधान आदि के लिए एआई प्रौद्योगिकियों के दुरुपयोग की बहुत संभावनाएं हैं। मुझे नहीं लगता कि हम ट्विटर पर बड़ी संख्या में मानव-जैसे चैटबॉट्स के लिए तैयार हैं; यह पहले से ही होने लगा है।

पूर्वाग्रह के मुद्दे भी हैं, क्योंकि ये प्रणालियां अधिक से अधिक व्यापक हो जाती हैं, अल्पसंख्यकों पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित किया जा सकता है, इसलिए हर कोई एआई के लाभों को एक ही डिग्री तक नहीं उठाएगा, कुछ अल्पसंख्यकों को उन लोगों की तुलना में अधिक मजबूती से नुकसान होगा अल्पसंख्यकों से।

प्रश्न: तो दूसरे शब्दों में, हमें ध्यान देना चाहिए क्योंकि, ऑटोमेशन के पिछले रूपों के विपरीत, AI में संज्ञानात्मक रूप से कार्य करने वाली नौकरियों को भी बाधित करने की क्षमता है।

ए: हाँ, विशेष रूप से वे नौकरियां। यह ब्लू-कॉलर नौकरियों की तुलना में कम से कम निकट अवधि में अधिक सफेदपोश नौकरियों को स्वचालित करेगा। यह कुछ नया है, और समाज उस तरह की नौकरी में व्यवधान से निपटने के लिए अभ्यस्त नहीं है।

ये वे लोग हैं जो कॉलेज गए और कमोबेश आश्वस्त हो गए कि उनकी नौकरी सुरक्षित है, या कम से कम टैक्सी ड्राइवरों, पिज्जा लड़कों, बागवानों की तुलना में अधिक सुरक्षित है, आप इसका उल्लेख करते हैं।

प्रश्न: यह समझ में आता है, आइए घर के थोड़ा करीब पहुंचें। क्या आप मानते हैं कि एआई क्षमता में वृद्धि अंततः सॉफ्टवेयर इंजीनियरों/डेवलपर्स के लिए समग्र रोजगार में कमी लाएगी?

ए: बहुत लंबी अवधि में, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और विकास सहित सभी नौकरियां अप्रत्याशित तरीके से विकसित होंगी। एआई और तकनीकी प्रगति इन व्यवसायों को उस बिंदु पर बदल देगी जहां ऐसा लगता है कि वे गायब हो गए हैं।

हालांकि, विभिन्न उद्योगों में सॉफ्टवेयर की बढ़ती मांग के कारण लघु से मध्यम अवधि में सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की संख्या में कमी की संभावना नहीं है। कुशल पेशेवरों की यह बढ़ती आवश्यकता सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम प्रशिक्षित व्यक्तियों की वर्तमान संख्या से कहीं अधिक है।

एआई क्रांति कंप्यूटर विज्ञान में पिछली तकनीकी सफलताओं जैसे कंपाइलर, एकीकृत विकास वातावरण, क्लाउड कंप्यूटिंग, कंटेनर, कोड पूर्णता और इंटेलीसेंस के समान पैटर्न का पालन करेगी।

इन नवाचारों ने अत्यधिक औपचारिक पृष्ठभूमि वाले लोगों के लिए प्रोग्रामिंग को अधिक सुलभ बना दिया और डेवलपर्स के लिए अवसरों का विस्तार किया।

अगले 20 वर्षों में, हम सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में प्रवेश करने वाले लोगों के विस्फोट की उम्मीद कर सकते हैं। यद्यपि तकनीकी प्रवृत्तियों के विकास के साथ नौकरी की भूमिका कुछ हद तक बदल सकती है, लेकिन प्रोग्रामिंग और कोड लिखने के तरीके सीखने में रुचि रखने वालों के लिए निरंतर वृद्धि की संभावना होगी।

क्यू: यह अविश्वसनीय है, हालांकि, जनरेटिव एआई मॉडल जैसे कि गिटहब के को-पायलट और मॉडल के जीपीटी परिवार की रिहाई ने सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की एआई को अपनी नौकरी खोने की संभावना के बारे में अफवाहों को प्रेरित किया है। आप इस बारे में क्या कहते हैं?

ए: संख्याओं को देखें। मैं देख रहा हूं कि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए अधिक नौकरी विज्ञापन हैं। चलन अभी भी बढ़ रहा है।

प्रश्न: जेफ क्लून, एक पूर्व-ओपनएआई इंजीनियर, ने हाल ही में एआई सेफ्टी डिबेट सम्मेलन में एक भविष्यवाणी की थी, उन्होंने कहा कि 30 प्रतिशत संभावना थी कि एआई वर्ष 2030 तक "आर्थिक रूप से मूल्यवान कार्य का 50%" संभालने में सक्षम होगा। , संपूर्ण डेवलपर श्रम बाज़ार के लिए इसका क्या अर्थ होगा?

ए: सबसे पहले, मुझे नहीं पता कि 50% नौकरियों को स्वचालित करने का 30% मौका कैसा दिखता है, आप अपने सिर को कैसे लपेटेंगे। क्या आपकी नौकरी खोने की 15% उम्मीद है?

प्रश्न: मुझे लगता है कि संख्या एक भ्रमित करने वाला दृश्य बनाती है। लेकिन आवश्यक बात यह है; सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के पास अपनी नौकरी की सुरक्षा के बारे में चिंतित होने के बहुत सारे कारण हैं और कई कार्य जो वे वर्तमान में बहुत समय व्यतीत करते हैं, स्वचालित हो रहे हैं। जिस गति से होता है उसमें तेजी आएगी।

ए: हाँ, लेकिन बात यह है कि डेवलपर्स अपना अधिकांश समय जिन कार्यों पर खर्च करते हैं, उनमें से बहुत कम मूल्य हैं और यदि वे स्वचालित थे तो हम बहुत बेहतर होंगे: डिबगिंग, लेखन परीक्षण, अजीब कोड अनुकूलन करना। जैसा कि आप उन सभी को स्वचालित करते हैं, हमारे पास सॉफ़्टवेयर विकास के वास्तव में महत्वपूर्ण भागों के लिए अधिक समय होगा, जो कोड लिखने के बारे में कभी नहीं था।

प्रश्न: क्या आप उन हिस्सों के बारे में अधिक बात कर सकते हैं?

ए: उच्च स्तर और वास्तुकला डिजाइन, उपयोगकर्ता अनुभव, मानव-कंप्यूटर संपर्क, और यह केवल सॉफ्टवेयर के बारे में है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग वास्तव में सॉफ्टवेयर और लोगों के बीच संबंध के बारे में है, दोनों लोग जो सॉफ्टवेयर बनाते हैं और जो लोग सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं। इसलिए सॉफ्टवेयर कौशल कहानी का केवल आधा हिस्सा है। अपने उपयोगकर्ताओं और सहकर्मियों को समझना अन्य आधा है।

प्रश्न: यह उसी तरह है जैसे लेखाकारों का मुख्य काम वित्तीय जानकारी को संप्रेषित करना है और वित्तीय विवरणों को बनाना नहीं है, यह आकर्षक है! यह कहना उचित होगा कि 10-20 वर्षों में एआई क्षमताओं में वृद्धि होगी। एआई के संभावित अपनाने से होने वाले संभावित रोजगार विस्थापन/नुकसान को दूर करने के लिए एक समाज और प्रजाति के रूप में हम कितने तैयार हैं? यह मनुष्य के रूप में हमारे उद्देश्य की भावना को कैसे प्रभावित करता है?

ए: यह कहना बहुत मुश्किल है, बेशक, हम कम से कम माइक्रोप्रोसेसर क्रांति या इंटरनेट क्रांति जितनी बड़ी औद्योगिक क्रांति के बीच में हैं, 1960 में कोई भी कल्पना नहीं कर सकता था कि 1980 कैसा दिखेगा।

परिभाषा के अनुसार समाज परिवर्तन के लिए कभी तैयार नहीं होता। एक प्रणाली यही है, कुछ ऐसा जो अपनी यथास्थिति बनाए रखने का प्रयास करता है। लेकिन मनुष्य सबसे अनुकूल सामाजिक प्रजाति है, इसलिए मुझे लगता है कि हम प्रबंधन करेंगे। बहुत सारे लोग पीड़ित होंगे, और निश्चित रूप से हमें इस पर काम करना होगा, लेकिन मेरी राय में कुछ भी सर्वनाश नहीं होगा।

प्रश्न: एआई की डायस्टोपियन क्षमता पर बहुत सारी बातें हुई हैं। आप क्यों कहते हैं कि कुछ भी सर्वनाश नहीं होगा?

ए: मैंने अभी भी प्रलय के दिन के परिदृश्य के लिए वास्तव में कोई सम्मोहक तर्क नहीं देखा है। बहुत सारे तर्क तर्क पर आधारित प्रतीत होते हैं जैसे "हम नहीं जानते कि यह कैसे विकसित होने जा रहा है, इसलिए यह शायद हम सभी को मार डालेगा" और यह एक क्लासिक तार्किक भ्रम है: आप मूल रूप से ज्ञान की कमी से अनुमान लगा रहे हैं।

क्यू: यह सच है। लेकिन एआई संरेखण समस्या प्रशंसनीय लगता है।

ए: मुझे लगता है कि हम इसे हल कर लेंगे, कम से कम इतनी अच्छी तरह से सर्वनाश परिदृश्यों से बचने के लिए। सबसे गंभीर संरेखण मुद्दों के लिए आपको इसके शक्तिशाली संस्करण में विश्वास करने की आवश्यकता होती है ऑर्थोगोनलिटी थीसिस कि मैं प्रशंसनीय नहीं मानता।

क्यू: आकर्षक! ऑटोमेशन पर वापस जाते हुए, हम एआई को बदलने के बजाय मानव कार्य को बढ़ाने के लिए एआई का लाभ कैसे उठा सकते हैं और इस तरह के सहयोग के लिए कौन से उद्योग परिपक्व हैं?

ए: मुझे लगता है कि यह केवल स्वाभाविक है, क्योंकि हम अधिक से अधिक कम संज्ञानात्मक कार्य को स्वचालित करते हैं (उदाहरण के लिए, दस्तावेजों को सारांशित करना या प्रासंगिक संदर्भ ढूंढना) हम इंसानों को हमारी नौकरियों के सबसे रचनात्मक हिस्सों पर काम करना होगा। कुछ नौकरियों में शुरू करने के लिए बहुत कम होता है, और वहां मुझे एक चुनौती दिखाई देती है क्योंकि शायद वे पूरी तरह से या लगभग पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगे।

लेकिन अधिकांश ज्ञान कार्य का एक रचनात्मक पक्ष होता है, वह हिस्सा जहां आप वास्तव में कुछ नया करते हैं।

इसके लिए कौन से क्षेत्र परिपक्व हैं, मैं इसके बारे में ज्यादा बात नहीं कर सकता, लेकिन कम से कम मुझे लगता है कि हम लंबे समय से आवश्यक क्रांति के लिए बाध्य हैं।

हम प्रोफेसरों को अब सूचना के द्वारपाल होने की आवश्यकता नहीं है। अपना अधिकांश समय एक ही निबंध को बार-बार ग्रेड करने में लगाने के बजाय, अब हम प्रत्येक छात्र को सर्वोत्तम संभव व्यक्तिगत प्रतिक्रिया देने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

प्रश्न: एआई शैक्षिक प्रणाली में क्रांति लाने के संभावित तरीके क्या हैं? शायद अधिक शिक्षण तकनीकें छात्रों के लिए अनुकूल रूप से अनुकूलित हैं।

ए: कुछ आसान तरीके हैं और कुछ इतने आसान नहीं हैं। पहला ज्ञान तक पहुंच बढ़ाने का मामला है। अब लगभग हर चीज जो आप सीखना चाहते हैं, आप कम से कम शुरू करने के लिए इंटरनेट पर प्रासंगिक जानकारी पा सकते हैं, लेकिन यह अक्सर कई स्रोतों के बीच अलग-अलग स्तरों के विवरण, विरोधाभासी सामग्री, विभिन्न भाषाई शैलियों आदि के साथ विभाजित होती है।

पहला अपेक्षाकृत आसान आवेदन यहां किसी विषय पर स्रोतों के इस समूह को लेना है और मुझे संक्षेप में बताए गए मुख्य टेकअवे का उच्च-स्तरीय अवलोकन देना है, जिसमें गहराई तक गोता लगाने के लिंक हैं, आदि। हम इसके बहुत करीब हैं (मतिभ्रम को रोकते हुए एक महत्वपूर्ण समस्या)।

दूसरा तरीका यह है कि शिक्षकों को साधारण कार्यों से मुक्त करके उन्हें सीखने के अनुभव बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय दिया जाए। लेकिन अब तक की सबसे महत्वपूर्ण बात मुझे विश्वास है कि व्यक्तिगत सीखने की क्षमता है।

आपके पास एक एआई सहायक हो सकता है और इसे बता सकता है "मैं सीखना चाहता हूं कि रॉकेट कैसे बनाना है" और यह एक बहुत विस्तृत योजना बना सकता है, विशेष रूप से आपके लिए, यह पहले से ही जानता है कि आप क्या जानते हैं, इसके आधार पर, यह आपको यहां बताएगा, पहले इस वीडियो को देखें, अब इस छोटे से पाठ्यक्रम को लें, अब इस पुस्तक के इस अध्याय को पढ़ें, ... और 3 महीने तक आपका मार्गदर्शन करें कुछ बहुत विशिष्ट सीखने के लिए।

क्यू: यह वास्तव में आशाजनक है! आप इंसानों के अनुकूलन के लिए एक ठोस मामला बनाते हैं। आपने पूर्वाग्रह के बारे में बात की, क्या यह कहना उचित है कि बड़े पैमाने पर एआई अपनाने से अल्पसंख्यक प्रभावित होंगे? यदि हां, तो इसका मुकाबला कैसे किया जा सकता है?

ए: हाँ निश्चित रूप से, मशीन लर्निंग बहुमत पर प्रशिक्षित परिभाषा के अनुसार है, इसलिए यह हमेशा उन लोगों को सबसे ज्यादा नुकसान पहुंचाएगा जिनके उपयोग के मामले किसी भी कारण से बहुमत में फिट नहीं होते हैं।

विशेष रूप से, जब भी आप मॉडल को मानव व्यवहार की भविष्यवाणी करने या मनुष्यों के साथ बातचीत करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं, तो यह उन उप-जनसंख्याओं के लिए बेहतर काम करता है जो डेटा में सबसे अच्छा प्रतिनिधित्व करते हैं।

आप क्या कर सकते हैं? इन मुद्दों के बारे में जागरूकता बढ़ाकर प्रारंभ करें और पूर्वाग्रह के लिए अपने मॉडलों का पूरी तरह से परीक्षण करना सुनिश्चित करें। आप डेटा कैसे एकत्र करते हैं, इसके बारे में बहुत सावधान रहें, आसान तरीका न अपनाएं और वेब क्रॉल करें, और डेटा की अच्छी उच्च गुणवत्ता और उच्च-विविधता वाले स्रोतों को खोजने का प्रयास करें।

लेकिन किसी भी चीज से ज्यादा आपकी टीम में विविध दृष्टिकोण वाले विविध लोग शामिल हैं। आप उस समस्या का समाधान नहीं कर सकते जिसे आप देख नहीं सकते।

प्रश्न: यह मुझे सोचने पर विवश करता है। क्या इस बात की संभावना है कि उक्त एआई टूल्स तक पहुंच आर्थिक रूप से सक्षम लोगों को सौंप दी जाएगी?

उ: मैं उम्मीद कर रहा हूं कि ओपन-सोर्स समुदाय सभी के लिए उपकरण उपलब्ध कराएगा। हम पहले ही देख चुके हैं कि दुनिया के गरीब हिस्सों के रचनात्मक बच्चों के लिए एक मुफ्त ऑपरेटिंग सिस्टम, एक मुफ्त ऑफिस सूट, एक मुफ्त गेम इंजन, एक मुफ्त कोड संपादक आदि की पहुंच क्या है।

मुझे भरोसा है कि हमारे पास ओपन-सोर्स एआई टूल्स जितने अच्छे कमर्शियल होंगे, उसी तरह हमारे पास ओपन-सोर्स देव टूल्स उतने ही अच्छे होंगे जितने कि कमर्शियल।

क्यू: यह वास्तव में संभव लगता है। एआई के बाद की दुनिया में अपने छात्रों को कार्यबल के लिए तैयार करने के लिए आप उन्हें क्या सलाह देंगे?

ए: यदि आप पहले से ही कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन कर रहे हैं, तो मूल सलाह यह है कि बुनियादी बातों पर ध्यान दें, न कि केवल उपकरणों पर। उपकरण बदल जाएंगे लेकिन मूल तत्व लंबे समय तक प्रासंगिक रहेंगे। अगर कुछ और पढ़ रहे हैं, तो जानें कि एआई आपकी उत्पादकता कैसे बढ़ा सकता है, और इसकी सीमाओं के बारे में बहुत कुछ सीखें। अपने काम को बेहतर बनाने के लिए इसका इस्तेमाल करें।

प्रश्न: यह समझ में आता है, बुनियादी सिद्धांत समय की कसौटी पर खरे उतरेंगे। अपना समय देने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद प्रोफेसर मॉर्फिस। कोई समापन शब्द?

ए: एआई क्रांति यहां है। हम सभी या तो इसका हिस्सा बन सकते हैं, इस तकनीक का उपयोग अच्छा बनाने और सभी के जीवन को बेहतर बनाने के लिए सीखकर।

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