एआई के दुरुपयोग के कारण 'मानसिक पतन' का खतरा

डीएनवीएन - हाल के अध्ययनों ने अप्रत्याशित परिणामों के बारे में चेतावनी दी है, जब मनुष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), विशेष रूप से चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर अधिक निर्भर हो रहे हैं।

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दैनिक जीवन से लेकर उत्पादन, शिक्षा , अनुसंधान और कलात्मक सृजन तक, मानव जीवन के लगभग सभी पहलुओं में एआई मौजूद है। एआई लोगों को अपनी गतिविधियों को अनुकूलित करने, उत्पादकता बढ़ाने और मानव संसाधन को कम करने में मदद करता है। एआई के विस्फोट ने मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों और बिग डेटा तकनीक के निरंतर विकास को दर्शाया है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के एक नए स्तर पर पहुँच गई है।

इन महान लाभों के बावजूद, एआई के कारण ज्ञान सृजन की प्रक्रिया एक बंद लूप में बदल जाने का खतरा है, जिससे रचनात्मकता को खतरा है और मानव सोच का 'पतन' हो रहा है।

विशेषज्ञों का कहना है कि एआई के उपयोग की तात्कालिक सुविधा दीर्घकालिक बौद्धिक लागत की कीमत पर आ सकती है।

मस्तिष्क की शिथिलता और “संज्ञानात्मक ऋण”

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) द्वारा किए गए चार महीने के एक अध्ययन ने मानव मस्तिष्क पर एआई के अत्यधिक उपयोग के गंभीर प्रभावों पर प्रकाश डाला है। 54 निबंध लेखन प्रतिभागियों पर किए गए इस अध्ययन में पाया गया कि एआई उपकरणों पर निर्भरता मस्तिष्क के कार्य और आलोचनात्मक सोच कौशल को प्रभावित कर सकती है।

इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) तकनीक का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया। परिणाम चौंकाने वाले थे: एआई टूल का उपयोग करने वाले समूह ने केवल दिमाग से लिखने वाले समूह की तुलना में काफी अलग तंत्रिका पैटर्न प्रदर्शित किए। इस समूह में केवल दिमाग से लिखने वाले समूह की तुलना में 55% तक कम तंत्रिका कनेक्शन दिखाई दिए, खासकर उन क्षेत्रों में जो गहन चिंतन और स्मृति निर्माण के लिए ज़िम्मेदार हैं।

शोधकर्ता इस घटना को "संज्ञानात्मक ऋण" कहते हैं। वित्तीय ऋण की तरह, जो हमें अभी लाभ उठाने और बाद में कीमत चुकाने की अनुमति देता है, संज्ञानात्मक ऋण तब होता है जब हम अपने मानसिक प्रयासों को बाहरी प्रणालियों को सौंप देते हैं, जिससे हमारी मानसिक मांसपेशियाँ अनुपयोग के कारण क्षीण हो जाती हैं। यदि अत्यधिक उपयोग किया जाए, तो AI मनुष्यों को निष्क्रिय उपभोक्ता बना सकता है, जिससे स्वतंत्र रूप से सोचने की क्षमता खो सकती है।

संज्ञानात्मक प्रदर्शन में कमी के परिणाम स्पष्ट हैं:

स्मृति क्षीणता : एमआईटी अध्ययन के पहले सत्र में, 83% एआई उपयोगकर्ता अपने स्वयं के लेखन से उद्धरण देने में असमर्थ थे, और कोई भी सटीक उद्धरण देने में सक्षम नहीं था। कई सत्रों के बाद भी, कई लोग इस बुनियादी कार्य में संघर्ष करते रहे।

कमजोर आलोचनात्मक सोच : एआई का उपयोग "सतही जुड़ाव" की ओर ले जाता है और आलोचनात्मक सोच कौशल को कमजोर करता है, जो विलंब और "आलस्य" को बढ़ावा दे सकता है।

मस्तिष्क की गतिविधि में कमी : जिन लोगों ने एआई की सहायता से अपने निबंध लिखे थे, उनके मस्तिष्क की सक्रियता काफी कम थी, तथा स्मृति, आलोचनात्मक सोच और कार्यकारी कार्य से संबंधित क्षेत्रों में काफी कमी आई थी।

ज्ञान सृजन का संकट और "प्रतिमान पतन"

एलएलएम की समस्या उनकी संश्लेषण क्षमता में नहीं, बल्कि पहले से मौजूद ज्ञान को पुनः उपयोग करने की क्षमता में है। ये प्रणालियाँ नया ज्ञान उत्पन्न नहीं करतीं, बल्कि मौजूदा डेटा का उपयोग करके उसे पुनर्वितरित करती हैं।

इंसानों के विपरीत, जो पैसा, शोहरत, जिज्ञासा या ज्ञान प्राप्त करने की चाहत जैसे कई कारणों से हमेशा नई दिशाओं की तलाश में रहते हैं, एआई "नई चीज़ें" नहीं बना सकता। जब एआई लगभग किसी भी जटिल प्रश्न का उत्तर कुछ ही सेकंड में दे सकता है, तो मानवीय रचनात्मकता का प्रतिफल धीरे-धीरे गायब हो जाएगा।

प्रेरणा का यह ह्रास स्टैक ओवरफ़्लो के मामले में स्पष्ट रूप से दिखाई दिया, वह मंच जहाँ प्रोग्रामर ज्ञान साझा करते हैं: चैटजीपीटी के आने के केवल 6 महीनों के भीतर, इस प्लेटफ़ॉर्म पर प्रश्नों की संख्या 25% से ज़्यादा कम हो गई, और अब यह घटकर 90% रह गई है। यह एक "जीवित ज्ञानकोष" का ह्रास है, जहाँ प्रत्येक उत्तर का सत्यापन, उस पर बहस और पूरकता की जाती है।

स्टैक ओवरफ्लो जैसे प्लेटफ़ॉर्म के डेटा का इस्तेमाल लंबे समय से एआई टूल्स को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता रहा है। जैसे-जैसे ज्ञान का यह स्रोत सूखता जाएगा, एआई तेज़ी से वही दोहराएगा जो उसने पहले ही तैयार कर लिया है।

इस परिघटना को "मॉडल पतन" कहा जाता है। शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि जब मॉडल मुख्य रूप से एआई द्वारा उत्पन्न डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, तो ज्ञान की गुणवत्ता धीरे-धीरे कमज़ोर होती जाती है, और वास्तविक दुनिया की विविधता और सटीकता को प्रतिबिंबित करने की क्षमता खो जाती है। कोलंबिया विश्वविद्यालय की प्रोफ़ेसर हन्ना ली निष्कर्ष निकालती हैं, "कुल मिलाकर नतीजा यह होता है कि मॉडल और भी बदतर हो जाते हैं। मॉडल भी बदतर हो जाते हैं।"

ज्ञान के समरूपीकरण और पुनर्चक्रण का जोखिम

व्यक्तिगत संज्ञान में गिरावट के अलावा, एआई का दुरुपयोग ज्ञान के एकरूपीकरण की ओर भी ले जाता है। एआई की मदद से लिखे गए निबंध आश्चर्यजनक रूप से समान होते हैं, जो "सांख्यिकीय रूप से समरूप" पैटर्न का संकेत देते हैं। इससे एक बौद्धिक एकरूपता का निर्माण होता है जहाँ विविध मानवीय दृष्टिकोणों को एक ही एल्गोरिथम लेंस से छानकर देखा जाता है, जिससे रचनात्मक विविधता का संभावित रूप से दमन होता है।

एआई डेटा में सामान्य पैटर्न पर ज़ोर देता है और धीरे-धीरे दुर्लभ जानकारी, विशिष्ट विवरणों या सांख्यिकीय छाया में छिपे डेटा को नज़रअंदाज़ कर देता है। अगर यह प्रवृत्ति जारी रही, तो इंटरनेट, जो जानकारी का एक समृद्ध भंडार है, एक धुंधली दुनिया बनने का जोखिम उठाता है जहाँ ज्ञान धुंधला हो जाता है। मानवता "ज्ञान पुनर्चक्रण" के दौर में प्रवेश कर सकती है, जहाँ नवाचार स्थिर हो जाता है क्योंकि नए सृजन के प्रतिफल लगातार कम होते जाते हैं।

एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसके लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एक सकारात्मक संकेत पाया: जिन प्रतिभागियों ने एआई का उपयोग करने से पहले एक ठोस संज्ञानात्मक आधार विकसित किया था, वे इसका अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम थे, और इस उपकरण से परिचित होने पर उनकी तंत्रिका गतिविधि में भी वृद्धि देखी गई। उन्होंने एआई को एक सच्चे सहायक के रूप में इस्तेमाल किया, न कि एक सहायक उपकरण के रूप में।

मानव ज्ञान प्रयास, जिज्ञासा और अज्ञात में उतरने के साहस पर आधारित है। हालाँकि, अगर कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही एकमात्र "रेलमार्ग" बन जाती है, तो हम एक ऐसे दुष्चक्र में फँसने का जोखिम उठाते हैं जहाँ मनुष्य और मशीनें, दोनों को वही दोहराना पड़ता है जो पहले ही हो चुका है।

हियन थाओ

स्रोत: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/nguy-co-thoai-hoa-tu-duy-vi-lam-dung-ai/20250928033804291