AI को आपके लिए लिखने न दें
(alexhwoods.com)- लिखना सवाल उठाने और उनके जवाब खोजने की सोच-प्रक्रिया है, यह सिर्फ़ दस्तावेज़ तैयार करना नहीं बल्कि समझ को विस्तार देने का काम है
- LLM द्वारा बनाया गया लेखन सोचने और सीखने के अवसर छीन लेता है, और यह "किसी और से अपनी जगह व्यायाम करवाने" जैसा आत्म-विकास का त्याग है
- अपने-आप बने दस्तावेज़ प्रामाणिकता और भरोसे को कमज़ोर करते हैं, और यह आभास देते हैं कि लेखक ने वास्तव में सोचा ही नहीं
- लेखन का मूल लीडरशिप और भरोसा बनाने में है, और LLM पर निर्भर होने से यह अवसर खो जाता है
- LLM research, record-keeping, idea generation जैसी सहायक भूमिकाओं में उपयोगी है, लेकिन जिस लेखन में सोच और आत्मचिंतन चाहिए, वह काम ख़ुद करना चाहिए
लेखन का उद्देश्य और सोच की प्रक्रिया
- लेखन को सवाल उठाने और उनके जवाब देने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया गया है
- PRD इस सवाल का जवाब होता है कि “क्या बनाया जाना चाहिए?”, और technical specification इस सवाल का कि “इसे कैसे बनाया जाना चाहिए?”
- कभी-कभी यह “हम वास्तव में क्या हासिल करना चाहते हैं?” जैसे और भी बुनियादी सवालों से जुड़ता है
- इस प्रक्रिया में इंसान ख़ुद भी यह परखता है कि वह सही सवाल पूछ रहा है या नहीं
- LLM (large language model) के फैलाव के साथ अपने-आप बने दस्तावेज़, लेख और निबंध बढ़ते जा रहे हैं
- लेकिन ऐसे दस्तावेज़ों को सोचने और भरोसा बनाने के अवसर को खो देने वाला काम बताया गया है
- लेखन का उद्देश्य सिर्फ़ कोई अंतिम output तैयार करना नहीं, बल्कि अपनी और अपने आसपास के लोगों की समझ को व्यापक बनाना है
- लेखन को उलझन के बीच संरचना और अर्थ खोजने की प्रक्रिया के रूप में देखा गया है
- बार-बार लिखने से सोचने और अभिव्यक्त करने की क्षमता मज़बूत होती है, और यह व्यायाम से होने वाली वृद्धि की तरह है
- लेखन का काम LLM को सौंप देना "किसी और से अपनी जगह व्यायाम करवाने" जैसा है
- इसे अपने सीखने और विकास के अवसर को छोड़ देने के रूप में देखा गया है
भरोसा बनाना और प्रामाणिकता
- LLM द्वारा लिखे गए दस्तावेज़ों से सामाजिक भरोसे को नुकसान पहुँचने का जोखिम होता है
- जिन दस्तावेज़ों में LLM की छाप महसूस होती है, वे “दूसरे लोग क्या सुनना चाहते हैं, उसकी नकल” जैसे लगते हैं
- वे यह आभास देते हैं कि लेखक ने वास्तव में विचारों से जूझकर सोचने के निशान नहीं छोड़े
- ऐसे दस्तावेज़ लीडरशिप और विश्वसनीयता को कमज़ोर करते हैं
- जहाँ लेखन के ज़रिए भरोसा बनाया जा सकता था, वहीं यह अवसर उलटे खो जाता है
- यह भी कहा गया है कि "LLM द्वारा बनाया गया लेखन सिर्फ़ लेख को नहीं, बल्कि उसके पीछे की सोच की प्रामाणिकता को भी नुकसान पहुँचाता है"
- अगर वाक्य अपने-आप बने हैं, तो यह शक भी उठता है कि क्या विचार भी अपने-आप ही बना दिए गए हैं
लेखन प्रक्रिया में LLM का उपयोग कैसे करें
- LLM research, review, जानकारी दर्ज करने, text transcription जैसे सहायक कामों में उपयोगी है
- लेकिन इसे सोच और आत्मचिंतन की माँग करने वाले लेखन कार्य से अलग समझना चाहिए
- idea generation के चरण में LLM प्रभावी हो सकता है
- कई विचारों में से अगर कुछ ही उपयोगी निकलें, तब भी कोई ख़ास नुकसान नहीं होता
- उपयोगकर्ता काम की चीज़ें रख सकता है और बाक़ी को छोड़ सकता है
- ऐसे tools software delivery की efficiency बढ़ाने में मदद करते हैं
- लेकिन उनका सही उपयोग करने के लिए सोच की गहराई और आत्मचिंतन का स्तर भी साथ-साथ बढ़ना चाहिए
4 टिप्पणियां
AI-लिखे गए लेखों की बात यह है कि ठीक उलटा कहो तब भी वे काफ़ी भरोसेमंद लगते हैं.
ऐसा करना चाहिए, वैसा करना चाहिए। क्या ऐसी बातों का सच में कोई मतलब है...
अगर कोई कहे कि open source का इस्तेमाल करना और cloud का उपयोग करना growth में बाधा है, इसलिए इन्हें मत इस्तेमाल करो?
क्या आपके पास इतना आत्मविश्वास है कि बिना इस्तेमाल किए, सीखने के लिए सब कुछ फिर से खुद बना लेंगे? इंडस्ट्री जिस स्तर का portfolio चाहती है, उसमें क्या serializer और protocol design को portfolio के रूप में जमा कर सकते हैं?
क्या interviewer इस value को पहचानता है?
महत्वपूर्ण यह है कि चाहे लेखन हो या कुछ और, अगर AI का उपयोग करके आप कुछ मूल्यवान बना सकते हैं, तो यह समय के अनुरूप है और वह प्रक्रिया भी उचित लगती है
कम से कम लेख की रूपरेखा तो खुद ही बनानी चाहिए, हाँ।
Hacker News की राय
मुझे लगता है कि लिखना स्वतंत्र सोच विकसित करने की पहली सीढ़ी है
फ़िल्म Ghost in the Shell के एक दृश्य की तरह, जब विविधता गायब होती है तो “अत्यधिक specialization मृत्यु है” वाली बात याद आती है
चिंता होती है कि कहीं LLM पूरे समाज को groupthink की ओर न धकेल दें
भविष्य के बच्चों को शायद खुद सोचना और अपनी राय बनाना अलग से सीखना पड़े
संबंधित लेख
मैं लिखने को हमेशा सोच का अंतिम चरण मानता आया हूँ
जो विचार दिमाग में बिल्कुल सही लगता है, उसे लिखते ही उसकी विसंगतियाँ सामने आ जाती हैं, और उसी प्रक्रिया से सोच व्यवस्थित होती है
लेकिन बहुत-से दस्तावेज़ केवल एक context dump भर होते हैं
ऐसे मामलों में बेहतर है कि AI दस्तावेज़ लिख दे और इंसान मूल सोच पर ध्यान दे
लगता है कि एक दिन AI से AI को संदर्भ सौंपने वाला closed loop कामकाज का सामान्य आधार बन जाएगा
मैं भी अक्सर रिपोर्ट लिखते समय बीच में समस्या की जड़ समझ पाता हूँ
LLM को जो जानकारी सीधे देते हैं, वही इंसान को दे दें तो काफ़ी है
लिखने और संपादित करने की प्रक्रिया अपनी कमियाँ उजागर करती है और बेहतर सवाल पूछना सिखाती है
बातचीत के अंदाज़ में लिखने पर सोच और गहरी होती है
जब हम अपने विचारों को ठोस रूप देने की कोशिश करते हैं, तो दिमाग की धुंध और असंगतियाँ सामने आती हैं
जिन्हें लोग पढ़ते भी नहीं, ऐसे release notes AI से लिखवाना ‘सबसे अच्छा समाधान’ क्यों है, यह समझ नहीं आता
मुझे तो लगता है कि उन्हें संक्षेप में समेट देना बेहतर है
मैं इस दावे से सहमत नहीं कि LLM ‘idea generation में खास तौर पर बहुत अच्छे’ हैं
क्योंकि वे प्रायः औसत और सुरक्षित-से नतीजे ही देते हैं
अगर आपको सचमुच दिलचस्प या नए विचार चाहिए, तो LLM उपयुक्त नहीं हैं
डिज़ाइन समझाते-समझाते मैं खुद ही समस्या के edge cases पकड़ लेता हूँ
केवल अलग दिखने के लिए अलग होना कोई गुण नहीं
LLM idea generator से ज़्यादा common sense generator जैसे हैं
temperature या top-k सेटिंग्स से कम संभावना वाले token चुने जाएँ तो काफ़ी विविधता आ सकती है
ज़्यादातर विचार बेकार होते हैं, लेकिन उनमें से एक कभी-कभी सही दिशा का संकेत दे देता है
फिर भी मुझे लगता है कि इससे थोड़ी मदद मिलती है
असली idea इंसान बनाता है, LLM तो बस संबंधित समाधानों की सूची देकर प्रेरणा देता है
अगर LLM द्वारा लिखा पाठ ज्यों का त्यों भेज दिया जाए, तो सामने वाला मेरे विचार नहीं बल्कि model output की समीक्षा कर रहा होता है
खासकर काम में जब LLM द्वारा लिखा कोड बिना बदले जमा कर दिया जाता है, तब यह और गंभीर समस्या बन जाती है
जिसे आपने खुद जाँचा ही नहीं, उसका बोझ किसी और पर डालना जिम्मेदारी से बचना है
अंत में शायद ऐसी व्यवस्था बन जाए जिसमें निर्माता को उपभोक्ता को भुगतान करना पड़े
इस लेख का शीर्षक है ‘AI को लिखने मत दो’, लेकिन असली बात ‘AI को सोचने मत दो’ के ज़्यादा करीब है
लिखना सोचने का एक तरीका है, इकलौता तरीका नहीं
कुछ लोगों के लिए voice recording अधिक स्वाभाविक हो सकती है
Rod Serling और Mark Twain जैसे कई लेखक dictation से काम करते थे
Mark Duplass का The Talking Draft Method वीडियो देखें
उसके बाद AI से transcription और grammar correction कराना काफ़ी प्रभावी हो सकता है
तुरंत बोलकर रिकॉर्ड करता हूँ, फिर उसे NotebookLM में डालकर यह prompt देता हूँ: “इसे मेरे अंदाज़ और मेरी आवाज़ में संक्षेपित करो”
इससे समय तो नहीं बचता, लेकिन भावनात्मक संतुलन और शुरुआत के डर को पार करने में बहुत मदद मिलती है
ADHD सहायक तकनीक के रूप में भी यह उपयोगी है
हाथ से लिखे जाने वाले ‘morning pages’ को डिजिटल में बदलने के बाद लगता है कि कुछ खो गया
फिर भी search और RAG सुविधाओं की वजह से उसकी उपयोगिता बनी रहती है
वह साधारण बातचीत से अलग है
अंत में वह सारांश भी दे देता है, इसलिए व्यवस्थित करने में मदद मिलती है
AI की वजह से अब मैं अपने विचार बेहतर ढंग से व्यक्त कर पाता हूँ
जो लोग अच्छा लिख लेते हैं, वे अक्सर भूल जाते हैं कि यह कितनी दुर्लभ क्षमता है
मैं art के क्षेत्र में AI का उपयोग नहीं करता
Kurt Vonnegut के शब्दों में, कला का अभ्यास आत्मा को विकसित करने की प्रक्रिया है
काम की रिपोर्टों में AI मदद कर सकता है, लेकिन ब्लॉग या निजी लेखन मुझे खुद करना चाहिए
मेरे ब्लॉग के explanation page में भी यही दर्शन रखा है
LLM की वजह से उल्टा लेखन का सार और साफ़ समझ में आया
मेरे लिए लिखना मानसिक cache साफ़ करने जैसा है
अगर मैं खुद नहीं लिखता, तो विचार पूरी तरह process ही नहीं होते
AI को यह काम सौंपना ऐसा है जैसे किसी और से अपनी कसरत कराकर मांसपेशियाँ बनने की उम्मीद करना
असली जाल यह है कि model के सुगठित वाक्य पढ़कर हमें भ्रम हो जाता है कि हमने समझ लिया
जैसे फ़ोटोग्राफ़ी आने पर चित्रकला का सार और स्पष्ट हुआ, वैसे ही AI लिखने के उद्देश्य पर फिर से सवाल उठाता है
अंग्रेज़ी मेरी मातृभाषा नहीं है, इसलिए औपचारिक लेखन मेरे लिए कठिन है, लेकिन AI बहुत मदद करता है
बेशक, AI द्वारा लिखा गया परिणाम मैं हमेशा खुद जाँचता हूँ
पहले सुना हुआ University of Chicago के writing program का एक व्याख्यान बहुत प्रभावशाली था
उस प्रोफ़ेसर ने कहा था, “लेखन ही सोचने की प्रक्रिया है”
विचारों को शब्दों में ढालते समय वे ठोस होते हैं और एक-दूसरे से जुड़ने लगते हैं
अच्छा है कि Claude जैसे tools आने से पहले मुझे ऐसा अभ्यास मिला
उम्मीद है बच्चे सिर्फ़ ‘easy button’ दबाकर अपनी सोचने की क्षमता नहीं खो देंगे
व्याख्यान वीडियो
इस पीढ़ी के पास जो tools की समृद्धि है, उससे ईर्ष्या होती है, और वे इनका क्या नया उपयोग निकालेंगे, यह देखने की उत्सुकता भी है
सवाल पूछकर, जवाबों की जाँच करके, सोच को आगे बढ़ाया जा सकता है
लेखन मनाना, सिखाना, रचना करना, ज्ञान को व्यवस्थित करना—इन सबका जटिल मिश्रण है
LLM style, metaphor, rhythm जैसे भाषाई तत्वों को बहुत सूक्ष्मता से नियंत्रित कर सकते हैं
अंततः AI लेखन की गुणवत्ता उपयोगकर्ता की नियंत्रण क्षमता पर निर्भर करती है
LLM से ‘पागलों की तरह prompts दिलवाने’ पर दिलचस्प ideas मिल सकते हैं, लेकिन वे जल्दी दोहराव में बदल जाते हैं
अंततः बात इसे सहायक उपकरण की तरह इस्तेमाल करने की है
पूरी तरह इसे सौंप देना अलाभकारी है, लेकिन अनुकूलित तरीके से इस्तेमाल करें तो यह सोच में मदद करने वाला tool बन सकता है
जिन लोगों की मातृभाषा अंग्रेज़ी नहीं है, उनके लिए यह स्पष्ट अभिव्यक्ति के साधन के रूप में बहुत मूल्यवान है
इतना ज़्यादा बिज़ी हूँ… आत्मचिंतन बाद में कर लूँगा/लूँगी T_T