- हाल के समय में AI तकनीक तेज़ी से सर्च, ऑपरेटिंग सिस्टम और क्रिएशन टूल्स सहित रोज़मर्रा के जीवन में समाहित की जा रही है, पर यह उपयोगकर्ता की सहमति के बिना ज़बरदस्ती लागू की जा रही है
- इस तरह की अत्यधिक गति और जबरन तैनाती का उद्देश्य तकनीकी उपयोगिता से ज्यादा पूँजी की तरलता और निवेश की रिकवरी हासिल करना लगता है
- चूँकि AI की सीमाएँ और गलतियाँ पहले ही सामने आ चुकी हैं, लेखक तर्क देते हैं कि केवल सत्यापित हिस्सों को ही धीरे-धीरे एकीकृत किया जाए
- AGI (सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता) जैसे महत्त्वाकांक्षी लक्ष्य से पहले व्यावहारिक और भरोसेमंद सॉफ़्टवेयर बनाना प्राथमिक होना चाहिए
- उपयोगकर्ताओं को केवल मूल्यवान तकनीक चुनकर अपनानी चाहिए, और कंपनियों के अतिशय निवेश या इन्फ्रास्ट्रक्चर बोझ के कारण AI को थोपे जाने की अनुमति नहीं देनी चाहिए
AI का अत्यधिक प्रसार: एक आलोचना
- AI को सर्च बार, ऑपरेटिंग सिस्टम, क्रिएशन टूल्स आदि में जबरन एकीकृत किया जा रहा है
- उपयोगकर्ता चाहे न चाहें, फीचर जोड़ दिए जाते हैं और यह ‘अपग्रेड’ नहीं बल्कि जबरन घुसपैठ जैसा महसूस होता है
- तकनीक को क्रमिक और प्राकृतिक तरीके से अपनाया जा सकता था, लेकिन अभी यह जबरदस्ती धक्का देकर लागू करने की तरह चल रही है
- यह स्थिति तकनीकी प्रगति की स्वाभाविक प्रक्रिया नहीं बल्कि पूँजी-केन्द्रित गति की प्रतिस्पर्धा के रूप में दिखती है
पूँजी तर्क से प्रेरित AI का धक्का
- वर्तमान AI तैनाती की गति तकनीकी उपयोगिता से अधिक पूँजी की तरलता और निवेश की वसूली का उद्देश्य दिखाती है
- कुछ अरबपति अपने जीवनकाल में और अधिक लाभ के लिए AI को जल्दबाज़ी में फैला रहे हैं
- “हम उनके कोई ऋणी नहीं हैं” जैसा वाक्य दिखाता है कि उपयोगकर्ता को कंपनियों के लाभ-तर्क में बहने की ज़रूरत नहीं
- AI अपनाना तिमाही के परिणाम या निवेश-प्राप्ति कैलेंडर के लिए नहीं, बल्कि तभी होना चाहिए जब यह सच में मदद करे
AI की सीमाओं की पहचान और सही एकीकरण
- AI के भ्रम, त्रुटियाँ और हॉल्यूसिनेशन (hallucination) पहले ही सामने आ चुके हैं
- इसलिए केवल सत्यापित और काम करने वाले फीचर्स को चुनकर जोड़ना चाहिए; अंधाधुंध लागू करना आवश्यक नहीं
- AGI (सामान्य AI) जैसे बड़े लक्ष्य की जरूरत नहीं, बल्कि सिर्फ़ अच्छी तरह काम करने वाला सॉफ़्टवेयर ही महत्वपूर्ण है
शोधकर्ताओं और क्रिएटर्स के प्रति सम्मान
- अगर मौजूदा मॉडल ठीक से काम नहीं कर रहे हों, तो शोधकर्ताओं का लैब में लौटकर उन्हें सुधारना पर्याप्त है
- उपयोगकर्ता अपना काम जारी रखते हुए सही तरीके से डेटा निर्माण में योगदान दे सकता है
- रचनाकारों, लेखकों और कलाकारों की रचनाओं का बिना अनुमति ट्रेनिंग में उपयोग करने की आलोचना की गई है, और सहयोगी दृष्टिकोण पर ज़ोर दिया गया है
ग्राहक की पसंद और बाजार का सिद्धांत
- बड़ी टेक कंपनियाँ जब “GPU बहुत अधिक खरीदे, इन्फ्रास्ट्रक्चर में अरबों निवेश किए” जैसे कारणों से AI थोपती हैं, उस स्थिति की आलोचना की जाती है
- “यह मेरी समस्या नहीं है” जैसी अभिव्यक्ति से स्पष्ट होता है कि उपभोक्ता केवल मूल्यवान उत्पाद चुनेंगे
- AI के उचित उपयोग के उदाहरण और मुनाफे के अवसर मौजूद हैं; फिर भी बाजार में इसे जबरन ठूँसना न्यायसंगत नहीं ठहराया जा सकता
- यह संकेत देता है कि वास्तविक पूँजीवाद के सिद्धांत, यानी मांग आधारित चयनात्मक उपभोग, की ओर लौटना चाहिए
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