AI द्वारा बनाए गए ‘Slop (घटिया नतीजों)’ से डर लगता है

 (ezhik.jp)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-02-09 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • यह डर जताया गया है कि अगर AI मौजूदा स्तर पर ही रुक जाए और लोग भी बेहतर गुणवत्ता की कोशिश करना बंद कर दें, तो क्या होगा
  • मौजूदा AI तेज़ी से 90% तक तैयार नतीजे बना देता है, लेकिन बाकी 10% की पूर्णता के लिए मेहनत करने वाली संस्कृति के खत्म होने का खतरा है
  • ‘काफी अच्छा (good enough)’ उत्पाद वैसे ही लॉन्च कर देना, और उपभोक्ताओं का उसे बिना आलोचनात्मक नज़र के स्वीकार कर लेना, इस प्रवृत्ति पर चिंता जताई गई है
  • AI tools एक जैसे नतीजों का बड़े पैमाने पर उत्पादन कर रहे हैं, जिससे मौलिकता और कारीगरी से भरा software बनाना धीरे-धीरे मुश्किल होता जा रहा है
  • तकनीकी प्रगति से ज़्यादा बड़ी समस्या गुणवत्ता और रचनात्मकता का क्षय है; जब developer और user दोनों उदासीन हो जाएँ, तो software craftsmanship गायब हो सकता है

AI प्रगति की सीमाएँ और ‘काफी अच्छा’ स्तर का खतरा

  • अगर AI अभी के स्तर पर रुक जाए, तो वेब ब्राउज़र या compiler को लगभग पूरा बना सकने वाले मॉडल मौजूद रहेंगे, लेकिन वे पूरी तरह सही नहीं होंगे
    • उदाहरण के तौर पर, self-driving car ज़्यादातर स्थितियों में काम करती है, लेकिन अहम क्षण में विफल हो सकती है
  • अगर ऐसे 90% तैयार नतीजे लगातार बड़ी संख्या में बनते रहें, तो समाज बाकी 10% की पूर्णता का पीछा करना छोड़ सकता है—यही डर जताया गया है
  • समस्या का मूल AI से ज़्यादा इंसानों का ‘काफी अच्छा है’ मान लेने वाला रवैया है

‘Slop’ और software quality में गिरावट

  • लेखक AI द्वारा बनाए गए घटिया नतीजों (slop) के सामान्य हो जाने को लेकर चिंतित है
    • AI से बने app या content को सिर्फ ‘लॉन्च करने लायक’ मान लिया जाता है, जबकि वास्तविक गुणवत्ता को समझने और उससे सीखने की कमी रहती है
  • भले ही AI agent app लिख दें, समस्या तब होती है जब उन्हें संभालने वाले लोग नतीजे की गुणवत्ता समझे बिना ही उसे deploy कर देते हैं
  • इस प्रवृत्ति को software के ‘dropshipping’ में बदलने जैसा बताया गया है, जो IKEA-स्तर के mass production से भी घटिया नतीजे देता है

AI tools की एकरूपता और रचनात्मकता का खोना

  • Claude जैसे AI model नई तकनीक सीखने में मदद कर सकते हैं, लेकिन अंत में नतीजा अक्सर औसत ‘Next-React-Tailwind’ style app पर जाकर ठहरता है
  • AI tools से कोई मौलिक app (जैसे Paper by FiftyThree) बनाने की कोशिश भी की जाए, तो नतीजा साधारण और प्रेरणा-विहीन रूप में सिमट जाता है
  • AI तय रास्ते से हटकर होने वाली रचना को अच्छी तरह संभाल नहीं पाता, और यही रचनात्मक software development की एक सीमा बन जाता है

इंसान-केंद्रित समस्या और उद्योग की संरचना

  • ‘Slop’ कोई नई घटना नहीं है; इसे पहले से ही इंसानी गलत फैसलों और incentive structure से निकली समस्या बताया गया है
    • असुविधाजनक कुर्सियाँ, SEO से दूषित search results, और बेहद खराब UI—ये सब इंसानी चुनावों के नतीजे हैं
  • “Move fast and break things” संस्कृति में craftsmanship से बने app, बड़ी कंपनियों की मुफ्त नकल और market disruption के बीच गायब हो जाते हैं
  • AI agent इस प्रक्रिया को और तेज़ी से दोहरा सकते हैं, जिससे अच्छे software के चक्रीय क्षय में और तेजी आ जाती है

user और developer की उदासीनता

  • यह उम्मीद भी मौजूद है that AI tools user और developer के बीच की खाई कम कर सकते हैं
    • उदाहरण के तौर पर, accounting संभालने वाले व्यक्ति द्वारा बनाए गए जटिल Excel sheet, या TikTok पर automation लागू करने वाले users का ज़िक्र किया गया है
  • लेकिन यह भी कहा गया है कि ऐसे रचनात्मक user अपवाद हो सकते हैं, और ज़्यादातर लोग तकनीकी समस्याओं, privacy या quality के प्रति उदासीन रह सकते हैं
  • आखिरकार, अगर समाज ‘काफी अच्छा’ स्तर से ही संतुष्ट हो जाए, तो craftsmanship और रचनात्मक development culture खत्म हो सकती है
  • लेख का निष्कर्ष इस निराशाजनक समझ के साथ खत्म होता है: “अगर हमारी तकनीकी कारीगरी मर भी जाए, तो कोई दुखी नहीं होगा”

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-02-09
Hacker News की राय

  • जनरेटिव AI प्रोडक्ट्स के व्यापक रूप से इस्तेमाल होने के साथ यह अफसोस है कि लोग दुनिया को ऐतिहासिक संदर्भ में नहीं देखते
    दुनिया पर AI का प्रभाव अतीत के तकनीकी बदलावों जैसा है, और दुनिया के काम करने का तरीका नाटकीय रूप से नहीं बदलता
    ज़्यादातर प्रोडक्ट्स और सेवाओं ने सिर्फ़ ‘काफ़ी ठीक-ठाक’ स्तर की कार्यक्षमता बनाए रखते हुए गुणवत्ता की क़ुर्बानी दी है
    हाइकिंग बूट्स की तरह, अगर कोई प्रोडक्ट सिर्फ़ 20 मील तक चलना है तो उसे लंबे समय तक टिकने वाला खरीदने की ज़रूरत नहीं समझी जाती; सॉफ़्टवेयर भी ऐसा ही है
    ज़्यादातर यूज़र्स को security, privacy, maintainability, robustness जैसी चीज़ों में दिलचस्पी नहीं होती
    यह हक़ीक़त नई नहीं है और आगे भी जारी रहेगी

    • ज़्यादातर यूज़र्स इन समस्याओं पर खुद झेलने से पहले ध्यान नहीं देते
      बड़े पैमाने पर data leak या global outage जैसी घटना होने पर ही वे गुस्सा होते हैं
      यही छिपी हुई requirements (hidden requirements) हैं
      requirements बदलने पर, जैसे 20 मील चलने वाले बूट्स से 35 मील नहीं चला जा सकता, वैसे ही सॉफ़्टवेयर भी अपनी सीमा पर पहुँच जाता है
    • ऐसा लगता है कि गुणवत्ता और लागत के बीच झूठी द्वैधता बनाई जाती है
      सस्ते लेकिन लंबे समय तक चलने वाले प्रोडक्ट्स भी हैं, और महंगे लेकिन बेहद खराब projects भी बहुत हैं
      सवाल यह है कि शुरू से ही सस्ता और अच्छा quality वाला क्यों नहीं बनाया जा सकता
    • उच्च गुणवत्ता वाले कम मात्रा में बनने वाले प्रोडक्ट्स बनाने वाली कंपनियाँ अक्सर असफल हो जाती हैं
      क्योंकि लोग capital expenditure (capex) नहीं चाहते
      बहुत कम लोग घर से महँगी कार या 2000 डॉलर के जूते खरीदना चाहते हैं
    • पूँजीवाद का मूल स्वभाव न्यूनतम requirements को सबसे सस्ते और तेज़ तरीके से पूरा करना है, और अंततः यही ऊँचे जीवन स्तर बनाता है
      उदाहरण के लिए, Ford का Model T निर्माण लागत घटाकर कारों को आम लोगों तक ले आया
    • printing press, industrialization, automobile, internet जैसी सभी general-purpose technologies के ऐतिहासिक पैटर्न मिलते-जुलते रहे हैं
      quality घटी, लेकिन accessibility विस्फोटक रूप से बढ़ी, और अंततः एक नए संतुलन बिंदु पर पहुँची
      उच्च गुणवत्ता सिर्फ़ उन्हीं niche क्षेत्रों में बची रहती है जहाँ वह आर्थिक रूप से उचित ठहरती है

  • यह डर है कि सभ्यता कैसे बदलेगी
    अमीर और अमीर होंगे, और बहुत से लोग नौकरियाँ और उम्मीद दोनों खो देंगे
    आय-विहीन समाज टिकाऊ नहीं है और उसके हिंसा में बदलने का ख़तरा बड़ा है
    इसे रोकने की ताकत रखने वाले लोग लगभग नहीं हैं

    • “इसे कौन रोक सकता है?” का जवाब है कोई नहीं
      संदर्भ के लिए Douglas Rushkoff की Survival of the Richest और YouTube वीडियो दिए गए हैं
    • Reinhold Niebuhr का वीडियो सुझाया गया है
      कुछ चीज़ें बदतर होती हैं और कुछ बेहतर, इसलिए इसे कुल मिलाकर शुद्ध गिरावट या शुद्ध प्रगति कहना मुश्किल है
      हर युग की अपनी अलग समस्याएँ होती हैं
    • populism का उभार हिंसा के बिना बदलाव लाने के एक तरीके के रूप में देखा जाता है, यानी मौजूदा व्यवस्था को बदलने की कोशिश
    • सत्ताधारी लोग नैतिकता या अंतर्दृष्टि से नहीं, बल्कि तब हरकत में आते हैं जब कुछ न करने की लागत ज़्यादा हो जाती है
    • हिंसा से बचने के लिए उन्नत robots के development की होड़ चल रही है, ऐसा माना जाता है

  • LLM-आधारित systems को लेकर बुनियादी चिंता है
    लेकिन ऐसी समस्या-चेतना LLM से पहले भी मौजूद थी
    अतीत की offshoring की तरह, अब GPU farms इंसानों की जगह code बना रहे हैं
    फ़र्क सिर्फ़ इतना है कि इस बार private investment ने उसकी लागत को लगभग 0 कर दिया है
    आख़िरकार इसकी क़ीमत किसी न किसी समय चुकानी पड़ेगी

    • पहले पैसा कम मज़दूरी वाले देशों में जाता था और उनकी growth में मदद करता था,
      अब वह सबसे अमीर देशों में सिमटता जा रहा है
    • AI offshoring की लागत 0 नहीं है
      ChatGPT जैसी services subscription fee लेती हैं, और अंततः इसकी कीमत India outsourcing स्तर की pricing तक आ जाएगी
    • “सस्ता spaghetti code” जैसी अभिव्यक्ति में नस्ली पूर्वाग्रह है, इसलिए यह उचित नहीं
      code quality नस्ल का नहीं, बल्कि investment और management का सवाल है

  • जनरेटिव AI औद्योगीकरण की निरंतरता में ही है
    यह products को जितना हो सके तेज़ और सस्ता बनाने की संरचना है
    “काफ़ी ठीक-ठाक” स्तर मानक बन गया है, और उसके परिणामस्वरूप गुणवत्ता-ह्रास का संचय रुक नहीं रहा
    systems इतने बड़े हो चुके हैं कि दिशा बदलना मुश्किल है

  • startup दुनिया में ज़्यादातर लोग कारीगरी से ज़्यादा speed को महत्व देते हैं
    “Move fast and break things” जैसे नारे रोज़मर्रा की बात हैं
    सच तो यह है कि ज़्यादातर लोगों को पहले से ही आख़िरी 10% quality की परवाह नहीं थी

    • LLM से पहले भी software quality लगातार गिर रही थी
      बल्कि LLM bug fixing की speed बढ़ा सकता है
      पहले जिन समस्याओं को “user stats दिखाते हैं कि किसी को फ़र्क नहीं पड़ता” कहकर छोड़ा जाता था, उन्हें अब जल्दी हल किया जा सकता है
      • हर सफल software bugs और utility के बीच संतुलन ढूँढता है
        0% bugs लगभग असंभव है, और यूज़र्स ज़रूरी functionality के लिए कुछ bugs सहन कर लेते हैं
        LLM इस संतुलन को नहीं बदलता, लेकिन competitors को niche user base पर हमला करने का मौका कम कर सकता है
      • LLM मूल कारण नहीं है, बल्कि पहले से झुकी हुई system को थोड़ा और तेज़ करने का काम करता है
      • अगर बहुत छोटी team एक बड़ा app लॉन्च कर सकती है, तो यह उल्टा quality improvement तक ले जा सकता है

  • “मुझे डर है कि कारीगर की कला मर जाएगी” इस बात पर,
    अगर अब भी ऐसे लोग हैं जो उस कौशल से प्रेम करते हैं, तो वह नहीं मरेगा ऐसा माना गया है

  • LLM Pareto principle का अवतार जैसा लगता है
    अगर 1% समय में 80% परिणाम मिल जाएँ, तो बाकी 20% की किसी को परवाह नहीं रहती
    यह गुणवत्ता से ज़्यादा consumption को अधिकतम करने वाली संस्कृति की कमज़ोरी दिखाता है
    content farm जैसी घटनाएँ पहले भी थीं, और अब उसका अंतिम पड़ाव data centers की बर्बादी में दिख रहा है

    • इस नज़रिए से data center expansion ग्रह-स्तरीय resource waste जैसा लगता है
      यह ऐसी संस्कृति को और तेज़ कर रहा है जिसने quality का अर्थ ही खो दिया है
    • “गुणवत्ता महत्वपूर्ण है”
      जो सोचती है कि ऐसा नहीं है, वह अंततः खुद को नष्ट कर देगी
      लेकिन इंसान तर्कसंगत नहीं होते, इसलिए वह ‘अंततः’ कब आएगा यह कहना मुश्किल है

  • अमेरिका “काफ़ी ठीक-ठाक” स्तर के प्रति ज़्यादा उदार है
    जापान ऐसे products को रिलीज़ ही नहीं करता
    उदाहरण के लिए Nintendo की 3D Mario series ऐसी polish दिखाती है जिसकी अमेरिकी studio कल्पना भी नहीं कर सकते
    Apple असाधारण रूप से quality पर अड़ा रहता है, लेकिन Microsoft को “taste नहीं है” जैसी आलोचना मिलती है

  • LLM का अत्यधिक इस्तेमाल करने वाले developers को लेकर कामकाजी दुनिया में भारी असंतोष है
    LLM code review या maintenance संभालने वाले लोगों का काम अमानवीय code structure की वजह से कई गुना बढ़ जाता है
    लोग इसे “efficient” समझते हैं, लेकिन असल में यह दूसरों का समय बर्बाद कर रहा है
    उम्मीद है कि यह स्थिति ख़त्म हो

  • अगर यह AI पर जापानी domain इस्तेमाल करने वाले किसी व्यक्ति की पोस्ट है, तो यह दिलचस्प है
    जापानी लोगों में quality के लिए धैर्य ज़्यादा होता है, जबकि अमेरिकी “काफ़ी ठीक है” से संतुष्ट हो जाते हैं
    Grado जैसे महंगे products glue gun से assembled होने के बाद भी बिक जाते हैं, यह उसका एक उदाहरण है