एआई अनुप्रयोग रोडमैप की आवश्यकता

एआई सिर्फ़ एक उपकरण है। इसलिए, हमें एआई के अनुप्रयोग के लिए एक रोडमैप की आवश्यकता है। इसके अनुसार, हमें शिक्षा और सामाजिक नीतियों के साथ-साथ लोगों को भी केंद्र में रखना होगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वैश्विक स्तर पर फल-फूल रही है, और वियतनाम निश्चित रूप से पीछे नहीं रहना चाहता। हालाँकि, दूसरों की असफलताओं से सीखे बिना इस दौड़ में शामिल होना महंगा पड़ सकता है।

शिक्षा एवं प्रशिक्षण मंत्रालय का लक्ष्य "एआई को शिक्षा में तेज़ी से और अधिक प्रभावी ढंग से लाना" है, और एआई को शिक्षा तक पहुँच बढ़ाने, शिक्षण विधियों में नवीनता लाने, सीखने की प्रक्रिया के निजीकरण को बढ़ावा देने और स्व-अध्ययन को प्रोत्साहित करने के एक साधन के रूप में देखा जाता है। हो ची मिन्ह सिटी में, एआई का उपयोग शिक्षकों को पाठ तैयार करने, ग्रेडिंग करने, सीखने के परिणामों का विश्लेषण करने और प्रत्येक छात्र के लिए व्यक्तिगत प्रतिक्रिया तैयार करने में सहायता के लिए किया जाता है। अमेरिका, फ्रांस और कई अन्य देशों में, लोग मानते थे कि केवल अच्छी मशीनें और आधुनिक एआई प्रयोगशालाएँ ही सफल होंगी, लेकिन वास्तविकता यह साबित कर चुकी है कि केवल तकनीक ही पर्याप्त नहीं है। यदि शिक्षकों और व्याख्याताओं को उचित प्रशिक्षण नहीं दिया जाता है, तो सभी मशीनें और एआई प्रयोगशालाएँ केवल सजावट बनकर रह जाएँगी, वास्तविक शैक्षिक प्रभावशीलता नहीं ला पाएँगी।

यूरोप में AI4T (शिक्षकों के लिए और उनके द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता) परियोजना – जिसे फ्रांस, इटली, स्लोवेनिया, आयरलैंड और लक्ज़मबर्ग में लागू किया गया है – दर्शाती है कि भले ही स्कूल अच्छी तरह से सुसज्जित हों, फिर भी AI तभी प्रभावी हो सकता है जब शिक्षकों को उचित प्रशिक्षण दिया जाए। दीर्घकालिक पाठ्यक्रम और MOOC (मैसिवली ओपन ऑनलाइन कोर्स) शिक्षकों को शिक्षण में AI के उपयोग और एकीकरण में निपुणता प्राप्त करने में मदद करते हैं।

ऐसा अनुमान है कि अगले 15 वर्षों में जापान में लाखों कर्मचारियों की कमी होगी, इसलिए देश इस कमी को पूरा करने के लिए रोबोट, एआई और स्वचालन में भारी निवेश कर रहा है। हालाँकि, एक प्रमुख समस्या यह है कि वृद्ध कर्मचारी डिजिटल कौशल से लैस नहीं हैं, जिससे पीढ़ीगत अंतराल पैदा होता है और संसाधनों की बर्बादी होती है। इससे पता चलता है कि वृद्ध लोगों के लिए प्रशिक्षण और कौशल उन्नयन एक ऐसा कारक है जिसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता।

एक और ग़लती यह सोचना है कि एआई हमारे द्वारा डाली गई हर चीज़ को "समझता" है। कई लोग अस्पष्ट संकेत देते हैं, जिससे गलत परिणाम या मनगढ़ंत जानकारी (जिसे "मतिभ्रम" कहा जाता है) प्राप्त होती है। यह सिलिकॉन वैली में होता है, जिसे अग्रणी तकनीकों का उद्गम माना जाता है। यहाँ तक कि लोकप्रिय मॉडल भी अक्सर गलत जानकारी देते हैं यदि निर्देश अस्पष्ट हों। इसलिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग—एआई से प्रश्न पूछने और आदेश देने का कौशल—कोई खेल नहीं है, बल्कि एक बुनियादी कौशल है जिसे शुरू से ही सिखाया जाना चाहिए।

एआई सिर्फ़ एक उपकरण है। इसलिए, हमें एआई के अनुप्रयोग के लिए एक रोडमैप की आवश्यकता है। इसके अनुसार, हमें शिक्षा और सामाजिक नीतियों के साथ-साथ लोगों को भी केंद्र में रखना होगा।

स्रोत: https://nld.com.vn/can-lo-trinh-ung-dung-ai-196251011190709925.htm