अपनी गलतियों समेत मुझे तुम्हें जानने दो

• LLM से संवारे गए संदेश इंसानों के बीच वास्तविक संवाद को धुंधला कर देते हैं — यह लेख यही समस्या उठाता है
• इंसान द्वारा सीधे लिखे गए वाक्य शब्द चयन, लहजे, छोड़ने और ज़ोर देने की बारीकियों के ज़रिए रिश्तों का संदर्भ बनाते हैं
• इसके विपरीत, LLM द्वारा संपादित वाक्य ऐसे व्यक्तिगत अभिव्यक्ति के निशान मिटा देते हैं, जिससे सामने वाले के पास संदेश समझने के संकेत कम हो जाते हैं
• इससे बातचीत करने वालों के बीच विश्वास और समझ के समन्वय की प्रक्रिया बाधित होती है, और वह जुड़ाव टूटता है जिसे ‘social handshake’ कहा जा सकता है
• लेख इस बात पर ज़ोर देता है कि गलतियाँ या अटपटी अभिव्यक्तियाँ भी मानवीय रिश्ते बनाने के अहम तत्व हैं

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LLM द्वारा बनाए गए ‘परिष्कृत’ संदेशों की समस्या

• LLM के ज़रिए वाक्यों को ‘साफ़’ या ‘ठीक-ठाक’ बनाने की प्रक्रिया चाहे गए अर्थ को धुंधला कर देती है
  • इंसान शब्द किसी कारण से चुनता है, और वे शब्द पूर्ण न भी हों तो भी अर्थ लेकर चलते हैं
• इस तरह का स्वत: संपादन लेखक के असली इरादे और भावनाओं को छिपा देता है

मानवीय अभिव्यक्ति से मिलने वाले संदर्भ का महत्व

• इंसानों के बीच संवाद लिखने की आदत, लहजे, ज़ोर देने के तरीके आदि के माध्यम से रिश्ते का एक नक्शा बनाता है
  • उदाहरण के लिए, “हमें बात करनी है” जैसा वाक्य भी व्यक्ति के अनुसार बिल्कुल अलग भावनात्मक अर्थ रख सकता है
• सामने वाले की लिखने की शैली और पिछली बातचीत संदेश की व्याख्या के अहम संकेत बनती है

‘social handshake’ का टूटना

• LLM के माध्यम से वाक्य परिष्कृत करना बातचीत करने वालों के बीच समन्वय की प्रक्रिया को तोड़ देता है
  • इससे एक-दूसरे को समझने और भरोसा बनाने वाली अदृश्य सामाजिक जुड़ाव संरचना को नुकसान पहुँचता है
• नतीजतन, सामने वाले से मुझे ‘जानने’ का मौका छिन जाता है

मानवीय अपूर्णता का मूल्य

• गलतियाँ, अटपटी अभिव्यक्तियाँ, अत्यधिक ईमानदारी — ये सब मानवीय रिश्ते बनाने के महत्वपूर्ण तत्व बताए गए हैं
• पूरी तरह परफ़ेक्ट वाक्यों से ज़्यादा उस संदेश में, जिसमें किसी असली इंसान के लिखे होने के निशान बचे हों, गहरी समझ संभव होती है

निष्कर्ष: प्रामाणिक संवाद की वापसी

• संदेश को LLM से परिष्कृत करने के बजाय, जैसी भाषा है वैसी ही भाषा में संवाद करने का साहस ज़रूरी है
• सामने वाला मेरे बोलने के ढंग और मेरी गलतियों के ज़रिए मुझे समझ सके, इसके लिए ‘तालमेल की गुंजाइश’ छोड़नी चाहिए

[GN⁺]

Hacker News की राय

• AI लेखन का बढ़ा-चढ़ाकर बोलने वाला लहजा और एकरसता थका देती है
  लेकिन एक फ़ायदा ज़रूर है — जिन लोगों की English कमज़ोर है, वे भी अब बराबरी की शुरुआत से लिख सकते हैं
  फिर भी चिंता है कि क्या ऐसी AI-शैली की भाषा लेखन के तरीक़े को फिर से परिभाषित कर देगी। इंसानी भाषाई संवेदना बचाए रखने के लिए हमें और साहित्य पढ़ना चाहिए
  आगे इंसानी लेखन कैसे बदलेगा, यह पता नहीं, लेकिन उम्मीद है कि LLM कभी इंसानों की तरह विविध अभिव्यक्तियाँ इस्तेमाल कर पाएगा
  तब तक हमें और ज़्यादा पढ़ना होगा

  • शोध परिणाम पहले से मौजूद हैं कि भाषा में बदलाव हो रहा है
    AI की वजह से कुछ शब्दों के इस्तेमाल की आवृत्ति बदल रही है, और Reddit जैसी जगहों पर भी लिखाई धीरे-धीरे एकरूप होती जा रही है
    फिर भी इस बात से सहमत हूँ कि AI भाषाई कमज़ोरियों को पूरा करने वाला एक टूल है। आखिरकार ज़्यादा पढ़ना ही अहम है

• मुझे लगता है कि AI खाली पन्ने के डर को खत्म करने में बहुत उपयोगी है
  ADHD होने की वजह से मेरे लिए ‘शुरू से लिखना’ की तुलना में ‘संपादन करना’ कहीं आसान है
  इसलिए जब AI एक draft बना देता है, तो उसे अपनी शैली में सुधारना मेरे लिए सही बैठता है
  (यह कमेंट मैंने LLM की मदद के बिना खुद लिखा है 😄)

  • मैं यह बात समझता हूँ, लेकिन असली रचनात्मक अंतर्दृष्टि तो एक-एक पंक्ति खुद लिखने की प्रक्रिया से आती है
    सिर्फ prompt और editing पर टिके रहने से उन अनपेक्षित खोजों की खुशी खो जाती है
  • मुझे भी ADHD है, इसलिए बात समझ आती है, लेकिन मेरे हिसाब से वही पहला वाक्य लिखने का अभ्यास ज़रूरी है
    क्योंकि executive function को मज़बूत करने की कुंजी वही है। अगर यह प्रक्रिया LLM को दे दी जाए, तो अपनी सोचने की क्षमता कमज़ोर पड़ सकती है
  • क्या आपने कभी automatic writing (free writing) करके देखा है?
    ‘मुझे नहीं पता क्या लिखना है…’ से शुरू करके बिना रुके लिखते रहें, तो एक समय पर flow state में पहुँच जाते हैं
    यह कोई आध्यात्मिक तरीका नहीं, बस दिमाग़ खाली करके प्रवाह में आने का अच्छा तरीका है
  • मैं भी काफ़ी हद तक ऐसा ही हूँ। AI सच में एक शानदार creativity unlocker है
    जैसे अटके हुए विचारों की दहलीज़ पार करवाने वाली ‘starting energy’ हो
  • मैं भी इसी तरह लिखता हूँ। structure बनाने में मदद लेता हूँ, और फिर पूरा कंटेंट अपनी ही बोलचाल में दोबारा लिखता हूँ
    शुरुआत की बाधा पार करने में यह बहुत असरदार है

• AI द्वारा लिखा गया टेक्स्ट बहुत साधारण और गैर-इंसानी लगता है, उसमें मेरी values या मेरी बोलचाल बिल्कुल नहीं आती
  आखिरकार हमें प्रामाणिकता और व्यक्तित्व को बचाना है। नहीं तो इंटरनेट सिर्फ फीकी-सी बातचीत का माध्यम बनकर रह जाएगा

  • सही बात है। LLM एक तरह के averaging function की तरह काम करता है
    इसलिए अजीब, अनोखे लोगों की बातें ज़्यादा आकर्षक लगती हैं। मुझे वही अलग-सी सनक चाहिए

• AI को लेखन टूल की तरह इस्तेमाल करना और सोचने के टूल की तरह इस्तेमाल करना अलग बात है
  ज़्यादातर लोग सिर्फ वाक्य सँवारने या grammar correction जैसे ‘output stage’ पर ध्यान देते हैं, लेकिन असली समस्या सोच को व्यवस्थित करने वाले चरण में होती है
  मैं AI को rubber duck की तरह इस्तेमाल करता हूँ, ताकि ideas explore कर सकूँ और logic जाँच सकूँ, फिर असली लेखन खुद करता हूँ
  इससे अपनी ख़ास आवाज़ खोए बिना सोच की स्पष्टता मिल सकती है

  • लेकिन वह rubber duck उल्टा सोच की दिशा को मोड़ भी सकता है
    इसलिए मुझे लगता है कि AI को editor की भूमिका में रखना ज़्यादा सुरक्षित है
  • मैं भी सहमत हूँ। AI सोच का sparring partner बनकर उपयोगी है, लेकिन साथ ही सोच को विकृत भी कर सकता है
    आखिरकार बातचीत की कमान हमें ही अपने हाथ में रखनी चाहिए

• LLM से गुज़रे हुए लेख अपने-आप में ठीक हैं, लेकिन मुझे signal-to-token ratio ज़्यादा वाला लेखन पसंद है
  इंसानों की बातों में बेकार लगने वाले हिस्से भी उनके सोचने के पैटर्न की दिलचस्प झलक देते हैं
  दूसरी तरफ़ LLM औपचारिक लंबा विस्तार करने में माहिर है, इसलिए वह लंबे लेकिन खोखले टेक्स्ट बना देता है
  कभी अगर LLM इंसानी विचारों को खूबसूरती से व्यक्त भी करने लगे, तब भी मेरे लिए यह पहचानना मुश्किल रहेगा कि क्या वह सचमुच किसी इंसान की बात है

  • इस बात से सहमत हूँ कि इंसान का मामूली-सा वाक्य भी उसकी सोच की झलक देने वाला दिलचस्प संकेत हो सकता है

• मैं फ्रेंच हूँ, मेरी English कमज़ोर है और मुझे dyslexia भी है, इसलिए मैं अक्सर Claude से अनुवाद करवाता हूँ
  मुझे चिंता रहती है कि अगर गलतियाँ ज़्यादा हों, तो संदेश की विश्वसनीयता घट जाएगी
  लेकिन यह कमेंट मैंने खुद लिखा है 😄

  • grammar की गलतियों से ज़्यादा लापरवाही समस्या है, ऐसा मुझे लगता है
    अगर English आपकी मातृभाषा नहीं है, तो गलतियाँ ठीक हैं। अभ्यास करते-करते सुधार होता है
  • अगर English आपकी मातृभाषा नहीं है, तो LLM से correction करवाना ठीक है
    बस इतना है कि grammar errors बहुत ज़्यादा हों, तो पढ़ने में रुकावट आ सकती है
  • अगर मैं French होता, तो कमेंट के आखिर में फ़्रेंच में एक छोटी सीख जोड़ देता। उससे शायद उल्टा ज़्यादा बौद्धिक लगता
  • यह जानने की जिज्ञासा है कि आप Claude से अनुवाद क्यों करवाते हैं। DeepL जैसा dedicated translator ज़्यादा natural है और energy-efficient भी
  • मेरी मातृभाषा भी English नहीं है, और मैं Claude से अपने लिखे को polish करवाता हूँ
    ताकि अपनी बात साफ़ तौर पर पहुँचा सकूँ। लेकिन विडंबना यह है कि बहुत ज़्यादा polished लिखाई पर लोग AI से लिखा हुआ समझकर कम प्रतिक्रिया देते हैं

• हमारी कंपनी में भी सहकर्मी ChatGPT से internal messages लिखने लगे हैं
  लेकिन हमने साफ़ कहा है — Grammarly से छोटी-मोटी correction ठीक है, पर ChatGPT से वाक्य polish करवाना गैर-उत्पादक है
  अगर किसी को English को लेकर असहजता है, तो हम free English classes देते हैं, और एक-दूसरे को feedback देने के लिए प्रोत्साहित करते हैं
  अगर प्रामाणिकता चाहिए, तो LLM का communication में इस्तेमाल नहीं होना चाहिए

  • English पूरी तरह सही न भी हो, तो कोई बात नहीं। इंसान हमेशा सीमित साधनों से भी संवाद करते आए हैं
  • मैं एक बड़ी कंपनी में काम करता हूँ, और लगता है कुछ सहकर्मी Claude Enterprise से काम automate करने की कोशिश करेंगे
  • इससे भी एक कदम आगे जाकर, लोगों को अपनी-अपनी भाषा में लिखने देना और उसे समझने वाला सिस्टम बनाना बेहतर होगा
  • लेकिन साफ़-साफ़ कहें तो, कार्यस्थल पर प्रामाणिकता जैसी कोई चीज़ होती ही नहीं

• आजकल मेरी सबसे बड़ी शिकायत यह है कि लोग Slack messages Claude से लिखते हैं
  अब तो ऐसे लोगों से टेक्स्ट पर बात करने का मन ही नहीं करता

  • GitHub पर भी ऐसा ही कुछ दिख रहा है। पहले लंबा लिखना गुणवत्ता का संकेत माना जाता था, अब उल्टा हो गया है

• लगता है लेखक की कंपनी तेज़ी से बढ़ती हुई organization है
  जैसे-जैसे आकार बढ़ता है, हर चीज़ स्वाभाविक रूप से ‘corporate’ होती जाती है, और भाषा भी औपचारिक हो जाती है
  लोगों के बीच के निजी संदेश और किसी VP द्वारा सैकड़ों लोगों को भेजी गई घोषणा पूरी तरह अलग चीज़ें हैं
  बाद वाली चीज़ तो शुरू से ही corporate language थी, AI न भी होता तब भी वैसी ही रहती

  • LLM की फीकी, सपाट शैली शायद public communication data पर training का नतीजा हो सकती है
  • संदर्भ जितना निजी हो, मानवीय सहानुभूति उतनी ही अधिक महत्वपूर्ण होती है

• open source में काम करते हुए, अलग-अलग विकलांगताओं वाले लोग LLM की मदद से PR descriptions लिखते हैं

  • लेकिन जिज्ञासा है कि ऐसे लोग पहले PR कैसे लिखते थे