AI کے غلط استعمال کی وجہ سے 'سوچ کے انحطاط' کا خطرہ۔

DNVN - حالیہ مطالعات نے مصنوعی ذہانت (AI) پر انسانیت کے بڑھتے ہوئے انحصار کے غیر متوقع نتائج کے بارے میں خطرے کی گھنٹی بجا دی ہے، خاص طور پر بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) جیسے ChatGPT۔

مثالی تصویر۔

AI انسانی زندگی کے تقریباً ہر پہلو میں موجود ہے، روزمرہ کی سرگرمیوں سے لے کر پیداوار، تعلیم ، تحقیق اور فنکارانہ تخلیق تک۔ AI لوگوں کو آپریشنز کو بہتر بنانے، کارکردگی بڑھانے اور افرادی قوت کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔ AI کے دھماکے نے مشین لرننگ اور بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجی ایپلی کیشنز کی مسلسل ترقی کو ظاہر کیا ہے، مصنوعی ذہانت کو ترقی کی ایک نئی سطح پر دھکیل دیا ہے۔

ان بے پناہ فوائد کے باوجود، AI علم کی تخلیق کے عمل کو ایک بند لوپ میں تبدیل کرنے، اختراع کو خطرہ اور انسانی سوچ کے 'انحطاط' کا باعث بننے کا خطرہ ہے۔

ماہرین کے مطابق، AI کے استعمال کی فوری سہولت طویل مدتی دانشورانہ وسائل کی قیمت پر آ سکتی ہے۔

دماغی افعال میں کمی اور "علمی قرض"

میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT) کے چار ماہ کے مطالعے نے انسانی دماغ پر اے آئی کے زیادہ استعمال کے گہرے اثرات پر روشنی ڈالی ہے۔ مطالعہ، جس نے 54 مضمون کے شرکاء کا سراغ لگایا، پتہ چلا کہ AI ٹولز پر انحصار دماغی کام اور تنقیدی سوچ کی مہارت کو خراب کر سکتا ہے۔

Electroencephalography (EEG) ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے، محققین نے شرکاء کی دماغی سرگرمی کو ریکارڈ کیا۔ نتائج حیران کن تھے: AI ٹول کا استعمال کرنے والے گروپ نے صرف ذہنی طور پر لکھنے والے گروپ کے مقابلے میں نمایاں طور پر مختلف اعصابی نمونوں کی نمائش کی۔ اس گروپ نے صرف دماغی گروپ کے مقابلے میں 55 فیصد کم عصبی رابطے دکھائے، خاص طور پر ان علاقوں میں جو گہری سوچ اور یادداشت کی تشکیل کے لیے ذمہ دار ہیں۔

محققین اس رجحان کو "علمی قرض" کہتے ہیں۔ مالی قرض کی طرح، جو ہمیں موجودہ فوائد سے لطف اندوز ہونے کی اجازت دیتا ہے لیکن بعد میں لاگت اٹھانا پڑتا ہے، علمی قرض اس وقت ہوتا ہے جب ہم فکری کوشش کو بیرونی نظاموں کے سپرد کرتے ہیں، جس کی وجہ سے ہمارے دماغی پٹھے ناکارہ ہو جاتے ہیں۔ اگر غلط استعمال کیا جاتا ہے تو، AI انسانوں کو غیر فعال صارفین میں تبدیل کر سکتا ہے، آزادانہ طور پر سوچنے کی صلاحیت کھو دیتا ہے۔

کم علمی فعل کے نتائج واضح ہیں:

یادداشت کی خرابی : MIT مطالعہ کے پہلے سیشن میں، تقریباً 83% AI صارفین اپنی تحریر سے حوالہ دینے سے قاصر تھے، اور کسی نے بھی درست حوالہ نہیں دیا۔ کئی سیشنوں کے بعد بھی، بہت سے لوگ اس بنیادی کام کے ساتھ جدوجہد کر رہے تھے۔

تنقیدی سوچ کو کمزور کرنا : AI کا استعمال "سطحی مصروفیت" کا باعث بنتا ہے اور تنقیدی سوچ کی مہارت کو کمزور کرتا ہے، ممکنہ طور پر تاخیر اور سستی کو فروغ دیتا ہے۔

دماغی سرگرمی میں کمی : وہ افراد جنہوں نے AI کی مدد سے مضامین لکھے ان میں دماغی سرگرمی نمایاں طور پر کم ہوئی، جس میں یادداشت، تنقیدی سوچ، اور ایگزیکٹو فنکشن سے متعلق شعبوں میں تیزی سے کمی واقع ہوئی۔

علم کی تخلیق کا بحران اور "ماڈل کا خاتمہ"

ایل ایل ایم کے ساتھ مسئلہ ان کی ترکیب کی صلاحیتوں میں نہیں ہے، لیکن حقیقت یہ ہے کہ وہ صرف اس چیز کو ری سائیکل کرنا جانتے ہیں جو پہلے سے موجود ہے۔ یہ نظام نیا علم پیدا نہیں کرتے۔ وہ بنیادی طور پر موجودہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں اور اسے دوبارہ تقسیم کرتے ہیں۔

انسانوں کے برعکس، جو ہمیشہ مختلف محرکات جیسے کہ پیسہ، شہرت، تجسس، یا علم کو فتح کرنے کی خواہش کے لیے نئی سمتوں کی تلاش میں رہتے ہیں، AI "نیا پن" پیدا نہیں کر سکتا۔ جب AI تقریباً کسی بھی پیچیدہ سوال کا جواب صرف چند سیکنڈ میں دے سکتا ہے، تو انسانی تخلیقی صلاحیتوں کے انعامات آہستہ آہستہ ختم ہو جائیں گے۔

رفتار کے اس نقصان کو اسٹیک اوور فلو کے معاملے سے ظاہر کیا گیا ہے، ایک ایسا فورم جہاں پروگرامرز علم کا اشتراک کرتے ہیں: ChatGPT کے ظاہر ہونے کے صرف 6 ماہ میں، پلیٹ فارم پر سوالات کی تعداد میں 25% سے زیادہ کمی واقع ہوئی ہے، اور اب اس میں 90% کی کمی واقع ہوئی ہے۔ یہ ایک "زندہ علمی بنیاد" کا نقصان ہے، جہاں ہر جواب کی تصدیق، بحث اور تکمیل کی جاتی تھی۔

اسٹیک اوور فلو جیسے پلیٹ فارمز کا ڈیٹا AI ٹولز کے لیے تربیت کا ذریعہ ہوا کرتا تھا۔ جیسے جیسے علم کا یہ ذریعہ سوکھتا جائے گا، AI تیزی سے وہی کچھ دہرائے گا جو اس نے پہلے سے تیار کیا ہے۔

اس رجحان کو "ماڈل کے خاتمے" کے نام سے جانا جاتا ہے۔ محققین نے متنبہ کیا ہے کہ جب ماڈلز کو بنیادی طور پر AI کے ذریعہ تیار کردہ ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے، تو علم کا معیار بتدریج بگڑ جاتا ہے، اور حقیقی دنیا کے تنوع اور درستگی کی عکاسی کرنے کی اپنی صلاحیت کھو دیتا ہے۔ کولمبیا یونیورسٹی کی پروفیسر ہنہ لی نے نتیجہ اخذ کیا: "مجموعی نتیجہ یہ ہے کہ وہ خراب ہو جائیں گے. ماڈل خراب ہو جائیں گے."

علم کی ہم آہنگی اور ری سائیکلنگ کے خطرات۔

انفرادی بیداری میں کمی کے علاوہ، AI کا غلط استعمال بھی علم کی ہم آہنگی کا باعث بنتا ہے۔ AI کی مدد سے لکھے گئے مضامین حیرت انگیز مماثلتوں کو ظاہر کرتے ہیں، جو "اعداد و شمار کے لحاظ سے یکساں" نمونوں کو ظاہر کرتے ہیں۔ یہ ایک قسم کی فکری یک ثقافتی تخلیق کرتا ہے، جہاں متنوع انسانی نقطہ نظر کو ایک ہی الگورتھمک عینک کے ذریعے فلٹر کیا جاتا ہے، جو ممکنہ طور پر تخلیقی تنوع کو دباتا ہے۔

AI اعداد و شمار میں عام نمونوں پر زور دیتا ہے، آہستہ آہستہ نادر معلومات، منفرد تفصیلات، یا اعداد و شمار کے سائے میں چھپے ڈیٹا کو نظر انداز کرتا ہے۔ اگر یہ رجحان جاری رہتا ہے، تو انٹرنیٹ، معلومات کا ایک بھرپور ذخیرہ، ایک ایسی کمزور دنیا بننے کا خطرہ ہے جہاں علم ختم ہو جاتا ہے۔ انسانیت "علم کی ری سائیکلنگ" کے دور میں داخل ہو سکتی ہے جہاں نئی ​​تخلیقات کے انعامات تیزی سے مبہم ہونے کے ساتھ جدت طرازی رک جاتی ہے۔

AI ایک طاقتور ٹول ہے، لیکن اس کے لیے حکمت عملی کی ضرورت ہے۔ MIT کے محققین کو ایک حوصلہ افزا نشان ملا ہے: جن شرکاء نے AI استعمال کرنے سے پہلے ایک ٹھوس علمی بنیاد تیار کی تھی وہ اس کا زیادہ مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھانے کے قابل تھے، یہاں تک کہ تعارف کے بعد اعصابی سرگرمی میں بھی اضافہ ہوا۔ انہوں نے AI کو ایک حقیقی معاون کے طور پر استعمال کیا، نہ کہ صرف ایک سپورٹ ٹول۔

انسانی علم کی تعمیر کوشش، تجسس اور نامعلوم میں جانے کی ہمت سے ہوتی ہے۔ تاہم، اگر ہم AI کو واحد "ریلوے" میں تبدیل کرتے ہیں، تو ہمیں ایک شیطانی چکر میں لے جانے کا خطرہ ہے جہاں انسان اور مشینیں صرف وہی دہراتی ہیں جو پہلے سے ہو چکا ہے۔

ہین تھاو

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