- आजकल जब भी मैं कुछ लिखने या बनाने की कोशिश करता हूँ, मुझे एहसास होता है कि AI के युग में वह काम निरर्थक है
- मेरे कुछ बनाने से पहले ही AI उसे मुझसे बेहतर बना चुका होता है, इसलिए मैं रचनात्मक क्रिया के प्रति प्रेरणा खोने की स्थिति में पहुँच जाता हूँ
- मेरे मन में आने वाले विचार ऐसे लगते हैं मानो वे LLM के भीतर मौजूद किसी बेहतर ड्राफ्ट की छाया हों
- पहले जब कोई आइडिया आता था, तो मैं उसे धीरे-धीरे लिखकर सँवारता था और इस प्रक्रिया में अपने विचारों को स्पष्ट रूप से व्यवस्थित करता था
- लिखते समय मैं अपने विचारों की कमियाँ खुद खोजता और उन्हें सुधारता था, और यह अनुभव अपने आप में सोच को मजबूत करने की ओर ले जाता था
- लिखना केवल अभिव्यक्ति का साधन नहीं था, बल्कि मेरे तर्क गढ़ने और अपने विचार निर्मित करने का उपकरण था
- विचार चक्रवृद्धि की तरह जमा होते हैं, इसलिए जितना अधिक सोचते हैं, उतने बेहतर विचार संभव होते हैं
- अब अगर कोई आइडिया आता है, तो प्रॉम्प्ट में कुछ शब्द भर लिखते ही LLM तैयार सोच उपलब्ध करा देता है
- इसकी वजह से मुझे लगता है कि मेरी आंतरिक सोच-प्रणाली धीरे-धीरे सिकुड़ती जा रही है
- अंतर्ज्ञान, तीक्ष्णता और भीतर से खोजने की जिज्ञासा धीरे-धीरे गायब होती जा रही है, और अब अपने विचार खुद साझा करने की प्रेरणा जुटाना कठिन हो गया है
- शुरू में मैं AI को अपनी सोचने की क्षमता बढ़ाने वाला productivity tool, एक बौद्धिक साइकिल, मानता था
- लेकिन व्यवहार में इसका उपयोग Netflix स्क्रॉल करने या TV देखने जैसी एक निष्क्रिय अनुभूति के ज्यादा करीब निकला
- यानी, वास्तविक सोचने की क्षमता बढ़ाने में यह मददगार नहीं है
- AI द्वारा बनाए गए नतीजे को पढ़ना एक ऐसी प्रक्रिया है, जिसमें बौद्धिक आत्मचिंतन की यात्रा ही छूट जाती है
- खुद सवालों की पड़ताल करना, कोशिश-गलती से गुजरना और भीतर बहस करना ही बौद्धिक विकास का मूल है
- AI जो ज्ञान देता है, वह तेज और सुविधाजनक है, लेकिन उस प्रक्रिया में आंतरिक चिंतन का अभ्यास अनुपस्थित रहता है
- विडंबना यह है कि अब मैं पहले से अधिक जानकारी जानता हूँ, फिर भी अक्सर खुद को अधिक सुस्त और कम बुद्धिमान महसूस करता हूँ
- AI जवाब देता है, लेकिन वह जवाब मेरा अपना ज्ञान नहीं होता, और समझ में परिवर्तित नहीं होता
- LLM के जरिए जो मिलता है, वह ज्ञान है, लेकिन वह मेरे खुद हासिल किए गए समझ से मूलतः अलग है
- AI के साथ सोचना अतिमानवीय क्षमता जैसा लगता है, लेकिन वास्तव में यह भीतरी खोज की प्रवृत्ति को सुन्न कर देने वाले एक ‘sedative effect’ के ज्यादा करीब है
- फिर भी, इस तरह खुद लिखना और अपने कच्चे, असंसाधित विचारों को सीधे व्यक्त करने की कोशिश अपने आप में अब भी अर्थ रखती है
8 टिप्पणियां
मैं सहमत हूँ। LLM का जितना ज़्यादा इस्तेमाल करता हूँ, उतना ही लगता है कि गहराई से सोचने की क्षमता धीरे-धीरे खो रहा हूँ। इसलिए हाल में जब किसी ऐसी चीज़ के बारे में पूछता हूँ जिसे मैं नहीं जानता, तो कोशिश करता हूँ कि सवाल को जितना हो सके उतना विस्तार से रखूँ, और जिन हिस्सों की जानकारी नहीं है उन्हें अलग करके पूछूँ और फिर पूरक जानकारी जोड़कर इसका इस्तेमाल करूँ।
AI बूम से पहले भी, चाहे तस्वीरें हों या लेखन, अनगिनत चीज़ें पहले से मौजूद थीं, और कुछ सचमुच नया रचना बहुत ही मुश्किल था।
हाल में AI की वजह से बदलाव आया है, ऐसे तरह-तरह के बहुत से लेख दिखते हैं, लेकिन उनमें से ज़्यादातर बातें पहले से मौजूद थीं और खोजने पर मिल जाती थीं।
AI बस उन्हें बातचीत के रूप में पैक करके पेश कर देता है।
जब AI पहली बार आया था तभी से मुझे लगा था कि यह Nunmureul Masineun Sae की "Hwangsangbyeok" जैसा है—ऐसी सोच को बाहर निकालकर सामने रखने वाला, जिसे हम पहले से जानते तो हैं, लेकिन याद नहीं कर पाते और जो भीतर दबकर रह जाती है। अगर वह मेरे सोचने से पहले ही मौजूद है, इसलिए निरर्थक है, तो फिर किताब पढ़ना उससे अलग कैसे है? या बिना किताब पढ़े सीधे लिखना? फर्क सिर्फ इतना है कि उसमें मेरा समय और मेहनत कितनी लगती है; ज़्यादातर विचार क्या पहले से मौजूद नहीं होते? अनगिनत ideas में से जिस क्षण कोई बात पहली बार सूझती है, उसी क्षण उसे सचमुच "नई" कहा जा सके, ऐसा बहुत कम होता है; आखिरकार बार-बार के दोहराव के भीतर ही फर्क और विशिष्टता गढ़नी पड़ती है, शायद यह भी उसी जैसा है। और लगता है कि जिन्होंने शुद्ध रचनात्मक काम में बहुत मेहनत लगाई है, या जिनका पेशा ही वही रहा है, वे AI के इस्तेमाल वाली रचनात्मक गतिविधि के प्रति ज्यादा संशय और अस्वीकृति महसूस करते हैं। लेकिन आखिर लेखक ने जैसा कहा, अगर AI के साथ होने वाली सृजन प्रक्रिया इतनी "अतिमानवीय" लगे कि AI की रचनात्मकता इंसान से बेहतर दिखे, तो उसे ठुकराना क्या उस अपरिहार्य धारा के खिलाफ, कहें तो, कुछ मूर्खतापूर्ण प्रतिरोध नहीं होगा? अगर बात यह है कि AI द्वारा बनाए गए परिणामों पर आलोचनात्मक ढंग से सोचना, बौद्धिक आत्ममंथन के जरिए ज्ञान को समझ में बदलना मनुष्य की जिम्मेदारी है—तो मैं सहमत हूँ। लेकिन अगर बात यह है कि AI के साथ रहने से भीतर की सोच सुन्न हो जाती है, इसलिए सावधान रहना चाहिए, तो मुझे यह वैसा लगता है जैसे कोई कह रहा हो, "यह इतना अच्छा है कि मैं इसे सिर्फ खुद ही इस्तेमाल करूँगा।" नहीं तो फिर शुरू से ही वह व्यक्ति आलोचनात्मक सोच और meta-cognition में कमजोर रहा होगा।
थोड़े मिलते-जुलते संदर्भ में मैं अपना digital garden भी साझा कर रहा हूँ। अब ज्ञान के टुकड़े पाना आसान है, लेकिन वे मेरे भीतर उतने नहीं उतरते। GeekNews पर मुझे बहुत से शानदार लेख मिलते हैं। यहाँ curation कौन करता है?
https://notes.junghanacs.com/
मैं इन दिनों बिल्कुल ऐसा ही हूँ…
हम development इसलिए करते हैं कि वह business में मदद करे...
जितना implementation की बारीकियों का काम LLM संभाल रहा है, क्या फिर हमें इस बात पर ध्यान नहीं देना चाहिए कि मेरी application कंपनी के पूरे business में क्या भूमिका निभा रही है, और पूरे market में हमारे business का क्या मतलब है, वगैरह?
और यह भी सवाल है कि क्या LLM implementation की सारी बारीकियाँ पूरी तरह संभाल सकता है।
यह शायद इस तरह की पोस्ट लगती है कि Excel functions आने के बाद मुझे महसूस होता है कि जोड़-घटाव करने की मेरी क्षमता कमजोर हो गई है... सोच रहा हूँ कि 90~00 के दशक में जब दफ़्तरों में पहली बार Excel आया था, तब क्या ऐसी बातें नहीं होती थीं?
Hacker News की राय
ऐसा महसूस हो रहा है कि आने वाले कुछ महीनों या वर्षों में समाज में बड़ा विभाजन होगा
अभिव्यक्ति गढ़ने की प्रक्रिया स्वयं Brandom के कहे अनुसार एक conceptual और rational articulation है
जो लोग यह मानते हैं कि concepts पहले से मौजूद हैं और हम बस tokens के संयोजन से उन्हें encode/decode करते हैं, या फिर inference और conceptualization की प्रक्रिया को पहचानते ही नहीं, वे automation के लक्ष्य बनेंगे
यह नौकरी के automation की बात नहीं है, बल्कि इस अर्थ में है कि लोग अपनी agency छोड़कर धीरे-धीरे रोबोट की तरह जीने लगेंगे
रोबोट की परिभाषा है: 'ऐसा व्यक्ति जो पूरी तरह यांत्रिक तरीके से काम या गतिविधि करता है'
बहुत से लोग productivist ideology के कैदी हैं
सृजन का सार केवल content बनाना नहीं है; सृजन का उद्देश्य communication और mutual transformation है
डिजिटल output generation भी इस उद्देश्य के लिए इस्तेमाल हो सकता है, लेकिन बहुत लोग यह भ्रम पालते हैं कि केवल production ही उद्देश्य है, और यह एक अंधेरा और दुखद dead end है
हम जो कुछ भी बनाते हैं, वह अनुभव या देखी-समझी चीज़ों पर आधारित होता है
पूरी तरह नई, वास्तविकता से बिल्कुल असंबंधित किसी चीज़ की कल्पना करने की कोशिश करें तो यह असंभव है
लेखकों ने elves भी अंततः मनुष्यों में बस नुकीले कान जोड़कर ही बनाए
अलग-अलग अवलोकनों से यह असर मिलता है कि LLM का मानव सोच की गुणवत्ता पर प्रभाव अधिकतर नकारात्मक है
मुझे सच में खुशी है कि मेरे बच्चों के स्कूल ने LLM पर बहुत सख्त रोक लगाई है
कक्षा में शिक्षक की निगरानी में किए गए काम ही जमा किए जा सकते हैं, और paper assignments का हिस्सा बहुत बढ़ा दिया गया है
घर में माता-पिता दोनों education professors थे, इसलिए अलग-अलग learning methods की तुलना आम चर्चा का विषय थी
active learning — यानी खुद बनाना और सक्रिय होकर करना — passive और receptive तरीकों से कहीं अधिक प्रभावी है
LLM ज़्यादातर दूसरे वाले ढांचे में आता है, इसलिए चिंता होती है
विदेशी भाषा सीखते समय केवल vocabulary और grammar याद कर लेने से proficiency नहीं बढ़ती; बातचीत में तुरंत वाक्य बनाने पर लगता है कि दिमाग के बिल्कुल अलग हिस्से या क्षमताएँ काम करती हैं
यह कि LLM एक नकारात्मक tool हो सकता है, कोई नई बात नहीं है
मेरे स्कूल के दिनों में calculator की ज़रूरत पड़ती थी, लेकिन symbolic equation solving कर सकने वाले महंगे models पर रोक थी
जवाब तुरंत मिल जाना उस assignment की मूल शैक्षिक कीमत को ही निष्प्रभावी कर देता है, बल्कि विकास को रोकता है
यह 'hardcore ban' व्यावहारिक रूप से क्या मतलब रखता है, यह जानने की जिज्ञासा है
मेरे स्कूल में एक सख्त honor code था: एक बार भी झूठ या cheating में पकड़े गए तो तुरंत निष्कासन
परीक्षा के ऊपर हम उस code पर खुद हस्ताक्षर करते थे
ऐसे स्कूलों में पढ़ने वाले मेरे दोस्त जहाँ यह code नहीं था, उसे बहुत conservative tradition कहकर शिकायत करते थे
लेकिन अभी 'AI ban' लागू करवाने का इससे बेहतर तरीका मुझे नहीं दिखता
मेरे स्कूल के समय में भी internet फैलना शुरू हो चुका था, लेकिन किसी विषय पर research करते समय internet की अनुमति नहीं थी; केवल offline library मान्य थी
engineering/science colleges में भी पहले वर्ष में सभी technical drawings pencil और ruler से हाथ से बनवाई जाती थीं
जबकि वास्तविक उद्योग और standards में computer graphics इस्तेमाल होते थे, फिर भी जानबूझकर manual work अनिवार्य था
व्यक्तिगत रूप से मुझे संदेह है कि ऐसी extreme ban सच में मददगार होगी
यह समय की प्रगति को भी नहीं रोक सकती
मुझे लगता है कि तकनीक का उपयोग कैसे करना है, यह सिखाना बेहतर है
LLM या Wikipedia जैसी चीज़ों से भी वास्तव में बहुत कुछ सीखा जा सकता है
मूल बात है जिज्ञासा और सीखने की इच्छा
यदि वह नहीं है, तो किसी भी tool का उपयोग विकास नहीं लाएगा
LLM मानव के व्यक्तिगत अनुभवों को — या अनुभव-आधारित लेखन को — replace नहीं कर सकता
केवल facts दोहराकर या average opinions को पुनरुत्पादित करके अद्वितीय मानव सोच का विकल्प नहीं बना जा सकता
AI के साथ अपनी सोच की गुणवत्ता की प्रतिस्पर्धा करना ही बहुत दुखद दृष्टिकोण है
जो उपन्यास तुम लिखते हो, जो कहानी तुम सुनाते हो, जो कौशल तुम रखते हो — इन सबकी मिसाल पहले भी रही है, और कोई न कोई इसे तुमसे बेहतर करता है
अगर मेरा जीवन-लक्ष्य 'दुनिया में नंबर 1' बनना है, तो शुरू से ही सफलता की संभावना बहुत कम है
और मान लो हासिल भी कर लिया, तब भी उसका अर्थ सीमित है
सोचो, दुनिया का सर्वश्रेष्ठ Java programmer कौन है, और क्या उस सर्वोच्च दर्जे से उसे महान प्रेम और यश मिलता है
AI मेरे भीतर की existential anxiety को कई तरीकों से बढ़ाता है, जिनमें से एक यह है कि वह बार-बार मुझे average thinking की ओर धकेलता है
तकनीक की संरचना के कारण यह लगभग अनिवार्य है, और यह डरावना इसलिए है क्योंकि creative thinking हमेशा किनारे पर होती है
किसी समस्या पर अटक जाने का क्षण ही अक्सर किसी नई चीज़ तक पहुँचने से ठीक पहले का चरण होता है, लेकिन AI का उपयोग करने का प्रलोभन उस ताज़गी को छीनकर हमें पहले से मौजूद चीज़ की नकल करने में लगा देता है
'AI हमें average thinking की ओर ले जाता है' — यह दिलचस्प दृष्टिकोण है
लेकिन नियंत्रण हमेशा व्यक्ति के हाथ में रहता है
AI को किसी ईश्वरीय सत्ता की तरह नहीं, बल्कि ऐसे सहायक की तरह देखना चाहिए जिसे कभी भी रोका, निर्देशित, सुधारा और दोबारा कहा जा सकता है
'क्या' पर खुद सोचो, और 'कैसे' का केवल एक हिस्सा उसे सौंपो
बल्कि अभी पहली बार ऐसा समय आया है जब मैं अपने दिमाग में आए coding ideas को तुरंत आज़मा सकता हूँ
पहले जिन ideas को मैं शायद कभी implement नहीं कर पाता, उन्हें अब Claude से POC बनवाकर ठोस रूप दिया जा सकता है
इस बीच चिंता का बड़ा होना भी सच है, लेकिन ऐसा लगता है कि सारी धाराएँ राजनीति, तकनीक और मानव स्वभाव के चौराहे पर आगे बढ़ रही हैं
अगर ऐसे शक्तिशाली tools केवल 'मजबूत' लोगों के हाथ में छोड़ दिए जाएँ, तो समाज और प्रतिकूल हो सकता है; इसलिए इन्हें नागरिकों के पक्ष में इस्तेमाल कर संगठन और सहयोग के नए तरीके खोजे जा सकते हैं
मैं कई वर्षों से LLM का उपयोग कर रहा हूँ, लेकिन मेरे लिए वह बस एक अच्छा tool है; इसलिए लेख में जो अनुभव बताया गया है, वह थोड़ा अजीब लगता है
LLM से comic-style images बनाओ तो शुरू में 'वाह' लगता है, लेकिन जल्द ही वही style दोहरावपूर्ण लगने लगता है
कविता में भी एक-दो बार तो असरदार लगता है, लेकिन बार-बार करने पर उसमें depth और flavor की कमी दिखती है
संगीत में भी वही बात है — rhythm और melody दोनों में दोहराव दिखाई देता है
Podcast बनाते समय भी शुरुआत में नया लगता है, लेकिन narration खुद repetitive हो जाती है, और hosts में depth या understanding की कमी दिखती है
बीच-बीच में सवाल पूछकर रोका जाए तो कुछ बेहतर हो सकता है, इसलिए मामला थोड़ा mixed है
text generation भी समय के साथ बहुत 'metallic' और artificial महसूस होने लगता है
search feature ठीक-ठाक है, लेकिन हल्का-सा prompt बदलते ही जवाब बहुत बदल जाता है, इसलिए उस पर आँख मूँदकर भरोसा नहीं किया जा सकता और हमेशा cross-check करना पड़ता है
जानबूझकर opposite viewpoint की ओर भी LLM को ले जाकर विरोधी मत हासिल करने पड़ते हैं ताकि ठीक से सीखा जा सके
code generation सरल चीज़ों में अच्छा है, लेकिन जटिल चीज़ों में subtle bugs काफी आते हैं, इसलिए हर line को खुद समझना पड़ता है
उल्टा वही 'bug ढूँढने' की प्रक्रिया मज़ेदार लगती है, और इंसानों जैसी गलतियों में एक छोटा-सा आनंद भी है
इसलिए इसका प्रभाव लेख के लेखक की बात के ठीक विपरीत है
ideas को जल्दी आज़माया जा सकता है, और comparatively low-bias feedback की वजह से writing मुझे और मज़ेदार लगने लगी है
जब-जब LLM को कमतर बताने वाली बातें सामने आती हैं, मुझे तो हर बार उससे कहीं अधिक व्यावहारिक मदद मिलती है
खासकर non-trivial code और latest models में यह अंतर साफ महसूस होता है
यह बात कि AI सोच को दबा सकता है — यानी सोचने की motivation ही खत्म कर सकता है — वास्तव में एक व्यावहारिक समस्या है
और भी कारण हैं, लेकिन AI की नई बात यह है कि वह उस प्रेरणा को मिटा देता है जिसके लिए पहले मेहनत करनी पड़ती थी
पहले अगर कोई पूरा दिन सिर्फ नेट पर बिताता, तो वह blog post भी नहीं लिख पाता था और न ही उससे कोई प्रतिष्ठा मिलती थी
अब AI blog, email, यहाँ तक कि किताब भी लिख देता है
यदि अपने आप सोचने की आंतरिक प्रेरणा न हो, तो AI के सहारे बस काम चलाना कहीं आसान हो जाता है
दूसरी ओर, यह विचार भी मन से नहीं निकलता कि शायद लेखक असल में AI की वजह से नहीं, बल्कि depression की वजह से ऐसा महसूस कर रहा है
जीवन का अर्थ व्यक्ति स्वयं बनाता है
अगर AI की वजह से जीवन अर्थहीन लगे, तो उसका उपयोग न करने का विकल्प भी है
अब भी बहुत से meaningful काम मौजूद हैं, और यदि अंतिम लक्ष्य 'AI से तेज़ लिखना' नहीं है, तो ध्यान कहीं और लगाया जा सकता है
अगर यह महसूस होता है कि आप कुछ नया और रोचक लिख ही नहीं सकते, तो शायद woodworking या handicraft जैसी चीज़ें बेहतर रहेंगी
मुझे तो उल्टा लगता है कि नए विचारों पर experiment और प्रयास करने की बाधा बहुत कम हो गई है
पहले समय और लागत के कारण जिन रास्तों को छोड़ना पड़ता था, अब उन्हें स्वतंत्र रूप से आज़माया जा सकता है
यह याद रखना चाहिए कि मनुष्य सामाजिक प्राणी है
tool के खुद replace हो जाने से भी अधिक दुखद बात यह है कि ऐसे उत्साही समूह मौजूद हैं जो इन tools का उपयोग करके इंसानों को ही बदल देना चाहते हैं
इंसान को प्राथमिकता देना धीरे-धीरे एक 'logical fallacy' जैसा माना जाने लगा है
कभी न कभी यह रुझान लौटेगा, लेकिन अभी का समय काफ़ी कठिन है
यह उत्साहजनक है कि ऐसी उत्तेजक बहसें अलग-अलग दृष्टिकोणों से सक्रिय रूप से हो रही हैं
जब AI का उपयोग physical assembly या hands-on projects में किया जाता है, तब मुझे अपनी भूमिका कहीं अधिक active लगती है
उदाहरण के लिए, electronics या multimedia जैसे वास्तविक projects, जिनकी मुझे ज्यादा जानकारी नहीं थी, उनमें AI को सहायक की तरह इस्तेमाल करके मैं उन क्षेत्रों में भी स्वाभाविक रूप से हाथ आज़मा सका जहाँ पहले कभी प्रवेश नहीं किया था
मुख्य बात यह है कि यदि आपके भीतर 'संभावनाओं को जितना हो सके उतना फैलाने' की इच्छा है, तो AI की मदद से बाधाएँ घटाकर मज़े के साथ विकास किया जा सकता है
यह संतोष भी मिलता है कि केवल computer के सामने बैठा नहीं रहा, बल्कि सच में अपने शरीर से कुछ करके दिखाया
हालाँकि हर कोई ऐसा नहीं चाहता; पसंदें अलग-अलग होती हैं
इसके विपरीत, जब मैं 'दूसरों की मदद करने वाला सहायक पात्र' बन जाता हूँ, तब थोड़ी बेचैनी होती है
पहले अगर किसी को अपना लक्ष्य हासिल करना होता, तो मुझे खुद development में मदद करनी पड़ती थी; अब वही व्यक्ति LLM की मदद से काफी दूर तक खुद जा सकता है
यह बदलाव सकारात्मक है
लेकिन रोजगार और पेशे के दृष्टिकोण से थोड़ी चिंता भी है
मैंने अपने लिए यह निष्कर्ष निकाला है कि मैं 'साधन' से अधिक 'लक्ष्य' के करीब वाले काम करना चाहता हूँ
'जो मैं बनाता हूँ वह AI से प्रतिस्पर्धी नहीं है' — इस तरह की बात पर मेरा सवाल यह है कि क्या समस्या शुरू से ही यह नहीं थी कि व्यक्ति को सृजन-प्रक्रिया में आनंद मिलता ही नहीं था?
mixer मुझसे बेहतर dough गूँध सकता है, फिर भी हाथ से गूँधने का आनंद मेरा अपना है
bakery और artisans मुझसे बेहतर हैं, लेकिन खुद बनाने की खुशी के लिए competition अप्रासंगिक है
pottery हो या baking, बात वही है
अगर आनंद केवल इस भावना से आता था कि 'यह केवल मैं ही कर सकता हूँ', तो फिर AI आने से पहले भी दृष्टिकोण गलत था
थोड़ा उदार होकर पढ़ें तो बात शायद इस संतोष पर ज़ोर देती है कि 'दुनिया में पहले से मौजूद न रही किसी चीज़ में योगदान देना' महत्वपूर्ण है
ध्यान दूसरों पर श्रेष्ठ होने पर नहीं, बल्कि 'नए योगदान' पर है
हर व्यक्ति किसी न किसी समय इस तथ्य को समझता है कि प्रक्रिया ही सार है और परिणाम उतना महत्वपूर्ण नहीं
अगर उस लेखक की तर्क-रेखा में समझाना हो तो 'Stoic archer' रूपक लागू किया जा सकता है
लक्ष्य या outcome से अधिक action या process पर ध्यान देने से निराशा से मुक्ति मिलती है
उदाहरण के लिए, पार्टी में दोस्त बनाने को लक्ष्य बनाने के बजाय ईमानदारी से उपस्थित रहने को लक्ष्य बनाओ, तो सफलता की संभावना भी बढ़ती है और संतुष्टि भी
process-centered goals तय करना महत्वपूर्ण है
लेख मुख्य रूप से post-AGI युग में मानव कौशलों के मूल्य में गिरावट की बात कर रहा है
डर इसलिए है क्योंकि हमारा शारीरिक और मानसिक श्रम ही हमारी कमाई का साधन है
अगर किसी के पास GPU और पूँजी है, तो वह मनुष्यों की जगह हज़ार intelligent agents लगा सकता है
AGI युग में white-collar labor का मूल्य शून्य के करीब जा सकता है
बेशक AGI से होने वाली scientific progress को लेकर उत्साह है, लेकिन साथ ही उम्मीद है कि उसमें मेरी भी कोई जगह हो
अगर market competition में bakers और potters मशीनों से हारकर 'Etsy पर अपना Python code बेचने' की हालत में पहुँच जाएँ, तो चिंता होना स्वाभाविक है
संबंधित blog पढ़ने की सिफारिश है
किसी की राय के अनुसार 'performance motivation' अनिवार्य रूप से बुरी चीज़ नहीं है, लेकिन AI महामारी की तरह मनुष्यों के भीतर के सूक्ष्म भेदों को उजागर कर रहा है
एक turning point पर पहले कई तरह की मानसिकताएँ साथ रह सकती थीं, लेकिन अब ऐसा समय आ रहा है जब एक खास तरीका अब 'काम नहीं करेगा'
यही अस्थिरता अपने आप में एक महत्वपूर्ण बदलाव है
किसी 'कृति' के मूल्य का एक हिस्सा यह भी मानने की परंपरा रही है कि उसमें कितना प्रयास और कितनी निष्ठा लगी है
समय और विचार का लगाया गया निशान ही उसकी गरिमा का हिस्सा होता है
LLM इस सहज मूल्यांकन-पद्धति को शॉर्ट-सर्किट कर देता है और कृति के मूल्यांकन के मानदंडों को हिला देता है
AI द्वारा बनाए गए परिणामों को वास्तविक से अधिक मूल्यवान समझ लेने का भ्रम, और मनुष्यों के श्रम का कम मूल्यांकन — यह सब प्रेरणा को कम करता है
यह भी अजीब है कि आजकल ऐसा दृष्टिकोण लोकप्रिय है मानो creators और intellectuals केवल प्रतिस्पर्धी भावना से ही चलते हों
वास्तव में बहुत बार असुरक्षा ही ऐसी गलतफहमियों को जन्म देती है
AI और कला की अधिकांश बहसें, बौद्धिक संपदा से बाहर के सवालों में, मनुष्य-विशेष सृजन के अर्थ और कला के सार को लेकर गलतफहमियों से भरी हैं
अगर जीवन भर में बनी किसी की अनोखी आवाज़ को एक झटके में AI के कारण कमतर आँका जाने लगे, तो काम के मूल्य और उसके प्रतिफल की भावनात्मक समझ पूरी तरह हिल जाती है
कभी मैं भी AI के बारे में ऐसा ही सोचता था, लेकिन अब मेरी सोच पूरी तरह बदल गई है
AI को 'सब कुछ कर देने वाली जादुई छड़ी' की तरह मत देखो; असली बात यह है कि उसे एक tool की तरह इस्तेमाल किया जाए
जैसे ही आप सब कुछ AI पर छोड़ देते हैं, जीवन की steering आपके हाथ से निकलने लगती है
अगर बड़े direction और overall picture की ज़िम्मेदारी खुद लें, और केवल अच्छी तरह परिभाषित tasks ही AI को दें, तो control भी बना रहता है और उसका उपयोग कहीं ज्यादा मज़ेदार हो जाता है
strength training की उपमा यहाँ ठीक बैठती है
हम exercise केवल इसलिए नहीं करते कि वास्तविक जीवन में कोई भारी चीज़ उठानी है; उसमें goal achieve करने का satisfaction, शरीर में बदलाव, health improvement जैसी चीज़ों के कारण process itself में संतोष मिलता है
अगर इसे केवल practical utility से देखें तो यह निरर्थक लगेगा
उल्टा अगर इसे positive externalities के साथ आने वाली रोज़मर्रा की routine की तरह लें, तो stress कम होता है
जैसा kelseyfrog ने कहा, असली बात लक्ष्य नहीं बल्कि 'action' पर ध्यान देना है
exercise में केवल records तोड़ना या muscles बढ़ाना ही नहीं, बल्कि मूल रूप से growth का अनुभव शामिल है
exercise करने की क्रिया खुद अवचेतन में जड़ पकड़ लेती है और बिना बड़े विचार-विमर्श के आनंद देती है
परिणामों का अप्रत्याशित रूप से सामने आना भी मज़ेदार होता है
writing जैसी मेहनत माँगने वाली गतिविधियों पर भी यह exercise analogy लागू होती है
अगर सब कुछ 'दूसरों से तुलना' या परिणाम-केंद्रित हो जाए, तो exercise, writing और बहुत-सी चीज़ें अर्थहीन लगने लगेंगी
हम जो कुछ भी करते हैं, वह किसी न किसी उद्देश्य का साधन है
दिलचस्प है कि हम दोनों ने समृद्धि के युग की इस घटना और उसके व्यक्तिगत उपलब्धि तथा autonomy पर असर का ज़िक्र किया — एक तरह की अजीब समानता है
मैं बचपन से anime characters जैसा दिखना चाहता था, इसलिए exercise करता हूँ