लेखन ही चिंतन है

स्रोत: फ्लोरिडा विश्वविद्यालय

इस सप्ताह, फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने पाया कि यद्यपि एआई एक मूल्यवान सहायक हो सकता है, लेकिन यह कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में मानव वैज्ञानिकों का स्थान लेने में विफल रहता है।

शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि ओपनएआई के चैटजीपीटी, माइक्रोसॉफ्ट के कोपायलट और गूगल के जेमिनी सहित लोकप्रिय जनरेटिव एआई मॉडल शोध प्रक्रिया के विभिन्न चरणों को कितनी अच्छी तरह से संभाल सकते हैं। उन्होंने इन एआई प्रणालियों को अकादमिक शोध के छह चरणों से गुज़ारा - विचार, साहित्य समीक्षा, शोध डिजाइन, परिणामों का दस्तावेजीकरण, शोध का विस्तार और अंतिम पांडुलिपि उत्पादन - जबकि किसी भी मानवीय हस्तक्षेप को सीमित किया गया। उन्होंने जो पाया वह क्षमताओं और सीमाओं का मिश्रित समूह था।

फिर भी, जापानी कंपनी सकाना ने इस महीने घोषणा की कि उसके "एआई वैज्ञानिक" द्वारा लिखे गए पेपर ने एक शीर्ष मशीन लर्निंग सम्मेलन कार्यशाला में सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया को पारित कर दिया है, संभवतः यह पहली बार है कि पूरी तरह से एआई-जनरेटेड पेपर ने सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया को पारित किया है।

कंपनी ने कहा: "हमारा मानना है कि एआई वैज्ञानिकों की अगली पीढ़ी विज्ञान के एक नए युग की शुरुआत करेगी। यह तथ्य कि एआई पूरे पेपर तैयार कर सकता है जो शीर्ष मशीन लर्निंग अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन कार्यशालाओं में सहकर्मी समीक्षा पास करता है, आने वाली प्रगति का एक निश्चित संकेत है। लेकिन यह सिर्फ शुरुआत है। एआई में सुधार जारी रहेगा, शायद तेजी से। भविष्य में किसी समय, एआई संभवतः मानव स्तर पर या उससे ऊपर के पेपर तैयार करने में सक्षम होगा।"

सकाना कहते हैं कि एआई विज्ञान की तुलना मानव विज्ञान से करना अंतिम लक्ष्य नहीं है। "सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि मानव और एआई विज्ञान द्वारा की गई खोजें मानव समृद्धि में योगदान देंगी, जैसे कि बीमारियों के उपचार की ओर अग्रसर होना और ब्रह्मांड को नियंत्रित करने वाले नियमों को स्पष्ट करना।"

पिछले साल सकाना के पिछले विकास पर टिप्पणी करते हुए , ऑस्ट्रेलिया में आरएमआईटी विश्वविद्यालय के स्कूल ऑफ कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजीज के डीन, करिन वर्स्पूर ने बताया कि सकाना का दावा है कि उसका एआई टूल केवल 15 अमेरिकी डॉलर प्रति पेपर की लागत पर एक वैज्ञानिक प्रयोग के पूरे जीवनचक्र को पूरा कर सकता है - जो कि एक वैज्ञानिक के दोपहर के भोजन की लागत से भी कम है। वर्स्पूर की चिंताओं में से एक यह है कि, अगर एआई-जनरेटेड पेपर वैज्ञानिक साहित्य में भर जाते हैं, तो भविष्य की एआई प्रणालियाँ एआई आउटपुट पर प्रशिक्षित हो सकती हैं और नवाचार करने में तेजी से अप्रभावी हो सकती हैं।

हालांकि, विज्ञान के लिए निहितार्थ इससे कहीं आगे तक जाते हैं। "विज्ञान में पहले से ही बुरे लोग हैं, जिनमें 'पेपर मिल' भी शामिल हैं जो नकली पेपर बनाते हैं। यह समस्या तब और भी बदतर हो जाएगी जब एक वैज्ञानिक पेपर 15 अमेरिकी डॉलर और एक अस्पष्ट प्रारंभिक संकेत के साथ तैयार किया जा सकता है। स्वचालित रूप से उत्पन्न शोध के ढेर में त्रुटियों की जाँच करने की आवश्यकता वास्तविक वैज्ञानिकों की क्षमता को तेज़ी से अभिभूत कर सकती है।"

पिछले हफ़्ते नेचर में मिरियम नड्डाफ़ द्वारा की गई समीक्षा में सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया में एआई के बढ़ते उपयोग पर प्रकाश डाला गया है। "एआई सिस्टम पहले से ही सहकर्मी समीक्षा को बदल रहे हैं - कभी-कभी प्रकाशकों के प्रोत्साहन के साथ और कभी-कभी उनके नियमों का उल्लंघन करते हुए। प्रकाशक और शोधकर्ता समान रूप से पांडुलिपियों के पाठ, डेटा, कोड और संदर्भों में त्रुटियों को चिह्नित करने, समीक्षकों को अधिक रचनात्मक प्रतिक्रिया की ओर मार्गदर्शन करने और उनके गद्य को निखारने के लिए एआई उत्पादों का परीक्षण कर रहे हैं। कुछ नई वेबसाइटें एक क्लिक पर संपूर्ण एआई-निर्मित समीक्षाएँ भी प्रदान करती हैं।"

लेख में सिएटल में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के विकासवादी जीवविज्ञानी कार्ल बर्गस्ट्रॉम का हवाला दिया गया है। उनका कहना है कि अगर समीक्षक एआई पर निर्भर होने लगते हैं ताकि वे समीक्षा लिखने की प्रक्रिया को छोड़ सकें, तो वे सतही विश्लेषण देने का जोखिम उठाते हैं। बर्गस्ट्रॉम कहते हैं, "लेखन सोचना है।"