मैं prompts पढ़ना पसंद करता हूँ

 (claytonwramsey.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-05-05 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • बहुत से छात्र ChatGPT-स्टाइल के असाइनमेंट उत्तर जमा कर रहे हैं, जो बेमतलब की शब्दाडंबरपूर्ण भाषा और दोहराव से भरे होते हैं
  • लेखक इस प्रवृत्ति को लेकर ईमानदारी की वजह से नहीं, बल्कि रचनात्मकता के मूल्य की वजह से चिंतित हैं
  • लोग AI का उपयोग बेमतलब के असाइनमेंट, क्षमता की कमी, या परिणाम-केंद्रित दृष्टिकोण की वजह से करते हैं
  • लेकिन लिखना अपने विचारों को व्यक्त करने की क्रिया है, और AI किसी भी तरह की मौलिकता प्रदान नहीं करता
  • लेखक कहते हैं, “AI के आउटपुट से बेहतर मैं मूल prompt पढ़ना पसंद करूँगा,” और सच्चे लेखन का आह्वान करते हैं

परिचय

  • प्रोफेसर लेखक अपने छात्रों के असाइनमेंट में अक्सर AI द्वारा लिखी हुई लगने वाली शैली देखते हैं, जो इरादेहीन लंबे वाक्यों से बना अमानवीय पाठ होता है
  • ऐसे लेखन विषय को दोहराते हैं और वास्तविक विचार के बिना prompt की नकल करते हैं
  • यह सिर्फ कक्षा तक सीमित समस्या नहीं है, बल्कि ब्लॉग, शोध-पत्र, reviews, यहाँ तक कि Reddit तक फैल चुकी है
  • लेखक कहते हैं, “AI का उपयोग मत कीजिए,” और इसका कारण ईमानदारी नहीं, बल्कि यह है कि मानवीय विचार कहीं अधिक रोचक और अर्थपूर्ण होते हैं

लोग AI का उपयोग क्यों करते हैं

1. उन्हें लगता है कि यह महत्वपूर्ण नहीं है

  • छात्र और reviewer अक्सर लेखन को अपने-आप में महत्वहीन काम मानते हैं और सोचते हैं कि बस अंतिम परिणाम तैयार हो जाना चाहिए
  • वे मेहनत कम करने के लिए AI पर निर्भर हो रहे हैं, और यह प्रवृत्ति paper review और असाइनमेंट जैसे कामों में भी दिखती है

2. उन्हें विश्वास है कि AI बेहतर लिखता है

  • जिन लोगों की मातृभाषा अंग्रेज़ी नहीं है, या जो नए developer हैं, वे मानते हैं कि AI बेहतर अभिव्यक्ति दे देगा
  • लेकिन यह अपनी कमी छिपाने का विकल्प है, और अंततः जिस वास्तविक विचार को व्यक्त करना है, उसी को धुंधला कर देता है

3. पैसे या काम से जुड़ा ‘उद्देश्यपूर्ण लेखन’

  • reviews, marketing, customer support जैसे क्षेत्रों में मनुष्यों के लिए नहीं, बल्कि search engine या automation systems के लिए लिखे गए पाठ बनाए जा रहे हैं
  • ऐसे लेखन न इरादे से जुड़े होते हैं, न मानवीयता से

हम लिखते क्यों हैं?

  • लेखक लेखन को अपने विचारों को संप्रेषित करने का साधन मानते हैं
  • यहाँ तक कि कुत्ते, रंग, या यात्रा जैसे छोटे विषय भी ठीक हैं, लेकिन वे ‘आपके अपने’ होने चाहिए
  • AI के पास मूल रूप से अपने विचार ही नहीं होते, इसलिए वह अंततः flag से भी कम मूल्य वाली नकल भर है

निरर्थक लेखन में AI के उपयोग की समस्या

  • Reddit summary comment जैसी वह लिखाई जिसे AI से ही summarize कराया जा सकता है, उसका शुरू से ही कोई खास अस्तित्व-मूल्य नहीं है
  • दूसरी ओर, असाइनमेंट या paper review जैसे ऊपर से मामूली दिखने वाले लेकिन वास्तव में महत्वपूर्ण कामों में AI का उपयोग और भी नहीं करना चाहिए
  • AI सोचने के लिए प्रेरित नहीं करता, वह सिर्फ वाक्य बनाता है, इसलिए न वास्तविक सीख होती है, न सार्थक योगदान

अर्थपूर्ण लेखन में AI का उपयोग करना और भी बुरा है

  • “AI बेहतर लिख देता है” की भ्रांति में बहुत से लोग अपने मूल विचार खो देते हैं और अटपटे या शब्दाडंबरपूर्ण लेख बना बैठते हैं
  • AI अक्सर तथ्यों को तोड़-मरोड़ देता है या मुख्य बात को धुंधला कर देता है, और अंततः अनावश्यक सजावट और गलत जानकारी ही पैदा करता है
  • खासकर developers के लिए, AI द्वारा लिखा गया code समझे बिना इस्तेमाल किया गया code होता है, इसलिए वह maintenance और security के लिहाज़ से घातक हो सकता है
  • Peter Naur के सिद्धांत की तरह, समझ के बिना बनाया गया program मृत code होता है, और “vibe coding” बेकार लाशों का जोड़ भर है

AI लेखन का एक प्रयोग

  • लेखक ने अपने लेख की शुरुआत Google Gemini में डालकर AI से आगे लिखने को कहा
  • नतीजा शब्दाडंबरपूर्ण और एकरस summary, बेमतलब सामान्यीकरण, और बेस्वाद उच्चस्तरीय शब्दावली से भरा हुआ पाठ था
  • उदाहरण के लिए, "Perhaps it stems from a desire for efficiency, a wish to quickly generate text without the perceived effort of crafting each sentence." इस वाक्य को बस "Perhaps people do it for efficiency." तक छोटा किया जा सकता है
  • यानी AI छोटे विचार को बड़े वाक्य में भरता है, और उसमें कोई मूल बात नहीं होती

निष्कर्ष: prompt ही बेहतर है

  • लेखक कहते हैं, “मुझे कभी नहीं लगा कि AI द्वारा बनाई गई कोई भी चीज़, उसे बनाने वाले prompt से बेहतर है”
  • AI के पास न सामग्री होती है, न भावना, वह सिर्फ निरर्थक दोहराव देता है
  • अपने अनुभव के आधार पर लिखना ही अर्थपूर्ण सृजन है, और अगर वह नहीं है, तो शुरुआत से लिखने की ज़रूरत ही नहीं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-05-05
Hacker News राय

  • कक्षा में लेखन अभ्यास का उद्देश्य टेक्स्ट बनाना नहीं, बल्कि छात्रों को सोचने के लिए मजबूर करना है। दुख की बात है कि बहुत से बुद्धिजीवी और शिक्षाविद इसे नहीं समझते

    • छात्र LLM का इस्तेमाल करके शिक्षा प्रणाली को धोखा देते हैं, लेकिन आखिरकार उन्हें वास्तविक दुनिया का सामना करना पड़ता है जहाँ सचमुच समस्या-समाधान क्षमता की ज़रूरत होती है
    • जो लोग खुद समस्याएँ हल करते हैं और सीखते हैं, उन्हें लंबे समय में बड़ा फायदा मिलेगा

  • सहकर्मियों से अनुरोध है कि वे LLM से बने लंबे-चौड़े टेक्स्ट की जगह संक्षिप्त इनपुट दें। अगर LLM सीमित इनपुट से लंबा टेक्स्ट बना सकता है, तो मुझे वही संक्षिप्त इनपुट चाहिए

  • लेखक की राय से सहमत हूँ। यह ChatGPT या अन्य LLM इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति के बारे में कोई मूल्य-निर्णय नहीं है, बल्कि प्रॉम्प्ट तैयार करने में लगी सोच, LLM द्वारा बनाए गए आउटपुट से ज़्यादा दिलचस्प और मौलिक है

    • जब LLM का उपयोग कोड लिखने के लिए किया जाता है, तो अगर प्रॉम्प्ट अच्छा नहीं है, तो कोड भी अच्छा नहीं होगा
    • हाल में LLM का उपयोग करके अकादमिक या रचनात्मक लेखन करने वालों की आपत्तियाँ सुनना चाहूँगा

  • समस्या यह है कि प्रशिक्षक छात्र से केवल टेक्स्ट दोहराने की अपेक्षा करता है। वास्तव में सिखाना है तो इस तरह के तरीके अपनाने चाहिए

    • Tinkertoys से बने रोबोटिक आर्म का उपयोग करके कोणों की गणना कराना, और किसी खास बिंदु को छूने के लिए सही कोण निकालने की समस्या हल कराना

  • LLM का उपयोग कई तरह से किया जा सकता है

    • विचारों को व्यवस्थित करने और फीडबैक पाने के लिए
    • शैली और टोन सुधारने, और छूटी हुई जानकारी की पहचान करने में मदद के लिए
    • दोहराव वाली प्रक्रिया के ज़रिए अंतिम परिणाम से भी लंबा प्रॉम्प्ट लिखने के लिए

  • डिग्री हासिल करने के आर्थिक कारणों और उससे जुड़ी बाधाओं की वजह से लेखक की राय से सहमत हूँ, लेकिन अधिकांश लोग डिग्री को अच्छी नौकरी पाने की राह की बाधा के रूप में देखते हैं

    • Meta और Google का यह दावा कि नए कोड का अधिकांश हिस्सा AI द्वारा लिखा गया है, यह दिखाता है कि AI दुनिया पर हावी होने वाला है

  • AI से बनी सामग्री स्वाभाविक रूप से confirmation bias की मशीन है। जब AI आउटपुट साफ़ तौर पर पहचाना जा सके, तो उसे पहचानना आसान है, लेकिन जब आउटपुट मानव-स्तर का हो, तो लोग बिना ज़्यादा सोचे आगे बढ़ जाते हैं

  • LLM से पहले भी बहुत से copy-paste असाइनमेंट मिलते थे। LLM आउटपुट प्रतिस्पर्धी नहीं है, इसलिए यह असाइनमेंट के लिए बड़ा खतरा नहीं है

  • ईमेल चर्चा में Copilot का summary जोड़ने को लेकर विवाद हुआ था

    • कुछ लोगों का मानना था कि summary समझने में मदद करती है, जबकि दूसरों के अनुसार वह बेकार का distraction है

  • LLM cheating detection wig error का एक दिलचस्प उदाहरण है

    • स्पष्ट cheating आसानी से पकड़ी जाती है, लेकिन चालाक cheating का पता लगाना मुश्किल होता है
    • अगर आप शिक्षा क्षेत्र में हों, तो छात्र के काम की समीक्षा करने का आनंद खत्म हो जाएगा। क्योंकि यह पता ही नहीं चलेगा कि काम असली है या नहीं, इसलिए उसका अर्थ भी नहीं बचेगा