कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दुरुपयोग के कारण 'सोचने की क्षमता में गिरावट' का खतरा।

DNVN - हाल के अध्ययनों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर मानवता की बढ़ती निर्भरता, विशेष रूप से चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) के अप्रत्याशित परिणामों के बारे में चेतावनी दी है।

यह केवल उदाहरण के लिए है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मानव जीवन के लगभग हर पहलू में मौजूद है, दैनिक गतिविधियों से लेकर उत्पादन, शिक्षा , अनुसंधान और कलात्मक सृजन तक। एआई लोगों को कार्यों को अनुकूलित करने, दक्षता बढ़ाने और श्रमशक्ति कम करने में मदद करता है। एआई के अभूतपूर्व विकास ने मशीन लर्निंग और बिग डेटा प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों की निरंतर वृद्धि को प्रदर्शित किया है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के एक नए स्तर पर पहुंच गई है।

इन अपार लाभों के बावजूद, एआई ज्ञान सृजन की प्रक्रिया को ही एक बंद चक्र में बदलने का जोखिम पैदा करता है, जिससे नवाचार को खतरा होता है और मानवीय सोच का 'पतन' होता है।

विशेषज्ञों के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से मिलने वाली तात्कालिक सुविधा दीर्घकालिक बौद्धिक संसाधनों की कीमत पर आ सकती है।

मस्तिष्क की कार्यक्षमता में गिरावट और "संज्ञानात्मक ऋण"

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) द्वारा किए गए चार महीने के अध्ययन ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अत्यधिक उपयोग के मानव मस्तिष्क पर पड़ने वाले गंभीर प्रभावों पर प्रकाश डाला है। इस अध्ययन में 54 प्रतिभागियों पर नज़र रखी गई और पाया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों पर निर्भरता मस्तिष्क की कार्यप्रणाली और आलोचनात्मक सोच कौशल को कमजोर कर सकती है।

इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) तकनीक का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने प्रतिभागियों की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया। परिणाम आश्चर्यजनक थे: एआई टूल का उपयोग करने वाले समूह ने केवल मानसिक रूप से लिखने वाले समूह की तुलना में काफी अलग तंत्रिका पैटर्न प्रदर्शित किए। इस समूह में मस्तिष्क-आधारित समूह की तुलना में 55% तक कम तंत्रिका कनेक्शन पाए गए, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जो गहन चिंतन और स्मृति निर्माण के लिए जिम्मेदार हैं।

शोधकर्ता इस घटना को "संज्ञानात्मक ऋण" कहते हैं। वित्तीय ऋण की तरह, जो हमें वर्तमान लाभ तो देता है लेकिन बाद में नुकसान उठाना पड़ता है, संज्ञानात्मक ऋण तब होता है जब हम बौद्धिक प्रयासों को बाहरी प्रणालियों पर छोड़ देते हैं, जिससे हमारी मानसिक क्षमता निष्क्रियता के कारण कमजोर हो जाती है। यदि एआई का दुरुपयोग किया जाए, तो यह मनुष्यों को निष्क्रिय उपभोक्ता बना सकता है, जिससे वे स्वतंत्र रूप से सोचने की क्षमता खो देंगे।

संज्ञानात्मक कार्यक्षमता में कमी के परिणाम स्पष्ट हैं:

स्मृति हानि : एमआईटी अध्ययन के पहले सत्र में, एआई उपयोगकर्ताओं में से 83% लोग अपने स्वयं के लेखन से उद्धरण देने में असमर्थ थे, और किसी ने भी सटीक उद्धरण प्रदान नहीं किया। कई सत्रों के बाद भी, कई लोग इस बुनियादी कार्य में अभी भी संघर्ष कर रहे थे।

आलोचनात्मक सोच का कमजोर होना : कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग "सतही जुड़ाव" की ओर ले जाता है और आलोचनात्मक सोच कौशल को कमजोर करता है, जिससे संभावित रूप से टालमटोल और आलस्य को बढ़ावा मिलता है।

मस्तिष्क की गतिविधि में कमी : एआई की सहायता से निबंध लिखने वाले व्यक्तियों के मस्तिष्क की गतिविधि में काफी कमी आई, जिसमें स्मृति, आलोचनात्मक सोच और कार्यकारी कार्य से संबंधित क्षेत्रों में तीव्र गिरावट देखी गई।

ज्ञान सृजन का संकट और "मॉडल का पतन"

एलएलएम की समस्या उनकी संश्लेषण क्षमताओं में नहीं है, बल्कि इस तथ्य में है कि वे केवल पहले से मौजूद चीजों को ही पुनर्चक्रित करना जानते हैं। ये प्रणालियाँ नया ज्ञान उत्पन्न नहीं करतीं; वे मुख्य रूप से मौजूदा डेटा का उपयोग करती हैं और उसे पुनर्वितरित करती हैं।

मनुष्य, जो धन, प्रसिद्धि, जिज्ञासा या ज्ञान प्राप्ति जैसी विभिन्न प्रेरणाओं के लिए हमेशा नई दिशाओं की खोज में लगे रहते हैं, उनके विपरीत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) "नवीनता" उत्पन्न नहीं कर सकती। जब एआई कुछ ही सेकंडों में लगभग किसी भी जटिल प्रश्न का उत्तर दे सकती है, तो मानवीय रचनात्मकता का महत्व धीरे-धीरे समाप्त हो जाएगा।

इस गति में आई कमी को स्टैक ओवरफ्लो के मामले से समझा जा सकता है, जो प्रोग्रामरों के ज्ञान साझा करने का एक मंच है: चैटजीपीटी के आने के महज 6 महीनों में ही प्लेटफॉर्म पर पूछे जाने वाले प्रश्नों की संख्या 25% से अधिक घट गई और अब यह 90% तक कम हो गई है। यह एक ऐसे "जीवंत ज्ञान भंडार" का नुकसान है, जहां हर उत्तर की पुष्टि की जाती थी, उस पर बहस होती थी और उसे पूरक बनाया जाता था।

स्टैक ओवरफ्लो जैसे प्लेटफॉर्म से मिलने वाला डेटा पहले एआई टूल्स के प्रशिक्षण का स्रोत हुआ करता था। जैसे-जैसे ज्ञान का यह स्रोत कम होता जा रहा है, एआई तेजी से वही दोहराएगा जो वह पहले ही बना चुका है।

इस घटना को "मॉडल कोलैप्स" कहा जाता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि जब मॉडल मुख्य रूप से AI द्वारा उत्पन्न डेटा पर प्रशिक्षित किए जाते हैं, तो ज्ञान की गुणवत्ता धीरे-धीरे कम होती जाती है, और वास्तविक दुनिया की विविधता और सटीकता को दर्शाने की उसकी क्षमता कम हो जाती है। कोलंबिया विश्वविद्यालय की प्रोफेसर हन्ना ली का निष्कर्ष है: "कुल मिलाकर नतीजा यह होगा कि मॉडल की गुणवत्ता खराब होती जाएगी।"

ज्ञान के समरूपीकरण और पुनर्चक्रण के जोखिम।

व्यक्तिगत जागरूकता में गिरावट के अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का दुरुपयोग ज्ञान के एकीकरण की ओर भी ले जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से लिखे गए निबंधों में आश्चर्यजनक समानताएँ दिखाई देती हैं, जो "सांख्यिकीय रूप से समरूप" पैटर्न को उजागर करती हैं। इससे एक प्रकार की बौद्धिक एकसंस्कृति का निर्माण होता है, जहाँ विविध मानवीय दृष्टिकोणों को एक ही एल्गोरिथम लेंस के माध्यम से परखा जाता है, जिससे रचनात्मक विविधता का दमन हो सकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) डेटा में सामान्य पैटर्न पर ज़ोर देती है, जिससे धीरे-धीरे दुर्लभ जानकारी, अनूठे विवरण या सांख्यिकी की छाया में छिपे डेटा की अनदेखी हो जाती है। यदि यह प्रवृत्ति जारी रहती है, तो सूचना का समृद्ध भंडार इंटरनेट एक ऐसी दुनिया में तब्दील होने का जोखिम उठाता है जहाँ ज्ञान लुप्त हो जाता है। मानवता "ज्ञान पुनर्चक्रण" के युग में प्रवेश कर सकती है, जहाँ नवाचार रुक जाता है और नई रचनाओं के लिए मिलने वाले पुरस्कार अस्पष्ट होते चले जाते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसके लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। एमआईटी के शोधकर्ताओं ने एक उत्साहजनक संकेत पाया है: जिन प्रतिभागियों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने से पहले एक ठोस संज्ञानात्मक आधार विकसित कर लिया था, वे इसका अधिक प्रभावी ढंग से लाभ उठा पाए, और यहाँ तक कि इसके परिचय के बाद उनकी तंत्रिका गतिविधि में भी वृद्धि हुई। उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक सहायक के रूप में इस्तेमाल किया, न कि केवल एक सहायक उपकरण के रूप में।

मानव ज्ञान का निर्माण प्रयास, जिज्ञासा और अज्ञात में प्रवेश करने के साहस से होता है। हालांकि, यदि हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एकमात्र "मार्ग" बना लेते हैं, तो हम एक ऐसे दुष्चक्र में फंसने का जोखिम उठाते हैं जहां मनुष्य और मशीनें दोनों केवल वही दोहराते हैं जो पहले ही हो चुका है।

हिएन थाओ

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