प्रश्न और उत्तर: AI, आपका मस्तिष्क, और समाज टकरा रहे हैं।

मेटा विवरणः MIT Sloan Professor Eric इसलिए चेतावनी देता है कि भारी AI उपयोग सोच को कमजोर कर सकता है और सीखने, स्मृति और निर्णय को बरकरार रखने के लिए चार सिद्धांत प्रदान करता है।

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विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: (अंग्रेज़ी में) ">"</string> एक चमकता हुआ AI गोला और शांत मानव डेस्क का अमूर्त चित्रण, जिसमें स्मृति और सीखने के सुझाव देने वाले लिंक किए गए नोड्स हैं, कोई लोग नहीं, कोई लोगो, कोई पाठ नहीं

जैसे-जैसे AI उपयोग रोजमर्रा के काम और अध्ययन का हिस्सा बन जाता है, MIT Sloan Professor Eric एक नई पुस्तक यह तर्क देती है कि प्रौद्योगिकी चुपचाप बदल सकती है कि लोग कैसे सोचते हैं। इसलिए, प्रबंधन की Sloan Distinguished Professor Global Economics और Behavioral Science में MIT Sloan School , डब्ल्यूडब्ल्यू नॉर्टन द्वारा इस महीने प्रकाशित "द कोलिशनः व्हाट AI Does टू अस" में मामला निर्धारित करता है। किताब छात्रों, पेशेवरों और संगठनों के उद्देश्य से है जो AI उपकरणों का उपयोग करते हैं, और यह एक स्पष्ट टेकअवे प्रदान करती हैः AI मदद कर सकता है, लेकिन उस पर बहुत व्यापक रूप से भरोसा करना उन मानसिक आदतों को नष्ट कर सकते हैं जो लोगों को सक्षम बनाते हैं।

सो इस बात से इनकार नहीं करता है कि AI काम को तेजी से पूरा कर सकता है या एक उपयोगी डोमेन-विशिष्ट उपकरण के रूप में सेवा दे सकता है। उनकी चिंता अति निर्भरता की लागत है। उनका तर्क है कि भारी AI उपयोग संज्ञानात्मक एट्रोफी का कारण बन सकता है, जिसका अर्थ है कि लोग आवश्यक सोच कौशल विकसित करने और बनाए रखने में विफल हो सकते हैं। सबूत, वह कहते हैं, आम तौर पर यह दर्शाता है कि सीखने में सुधार होता है जब लोग सामग्री के साथ कुश्ती करते हैं, शुरुआती असफलताओं के माध्यम से काम करते हैं और ऐसा करते हुए अधिक ज्ञान रखते हुए बेहतर सोच बनाते हैं।

यह तर्क सो और अन्य लोगों के हालिया शोध पर आधारित है, जिसमें खुद फर्मों से विश्लेषण शामिल हैं। एक उदाहरण जो वह उद्धृत करता है वह Anthropic का अध्ययन है जिससे पता चलता है कि कॉलेज के छात्रों से लगभग आधे प्रश्न सरल उत्तरों के लिए कम प्रयास वाले थे। सो वित्तीय बाजारों और व्यवहार का अध्ययन करने के अपने अनुभव को भी लाता है, जहां उन्होंने देखा है कि नए उपकरण और जानकारी मानव निर्णय कैसे बदल सकती है।

लोग क्यों पहुंचते रहते हैं AI

पुस्तक एक व्यक्तिगत एपिसोड के साथ खुलती है। इसलिए मदद के लिए एक सहकर्मी का अनुरोध प्राप्त करने, खुद को आधा वाक्य लिखने और फिर ChatGPT से पेशेवर रूप से प्रतिक्रिया समाप्त करने के लिए पूछने का वर्णन करता है। कुछ हल्के संपादनों के बाद, उन्होंने इसे भेजा, फिर चिंतित महसूस किया क्योंकि उन्होंने प्रक्रिया से अपनी सोच हटा दी थी।

वह कहानी एक व्यापक पैटर्न बन जाती है, उनके विचार में। छात्र होमवर्क के माध्यम से काम करने की बजाय सोच को आउटसोर्स कर सकते हैं जो उन्हें किसी विषय पर महारत हासिल करने में मदद करेगा। लेकिन सो कहते हैं कि समस्या केवल व्यक्तिगत पसंद नहीं है। लोगों को खींचने वाली अभिसरण शक्तियां हैं। AI वे मानसिक ऊर्जा का संरक्षण करने के लिए जैविक वृत्ति की ओर इशारा करते हैं, साथ ही सामाजिक दबाव जब अन्य लोग तेजी से आगे बढ़ने के लिए AI का उपयोग करते हैं। यह एक रैचेटिंग प्रभाव पैदा करता हैः जैसे-जैसे अधिक लोग इसका इस्तेमाल करते हैं AI, दूसरों को भी इसका उपयोग करने का अधिक दबाव महसूस होता है। व्यावहारिक सेटिंग्स में उपयोग का पता लगाने की कठिनाई जोड़ें, और इसलिए परिणाम AIAI गुरुत्वाकर्षण कहता है, प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिये निरंतर पुल।

उनका कहना है कि कई संगठन अब सुझाव देने से अधिक करते हैं। AI उपकरण का उपयोग मूल्यांकन का हिस्सा बन सकता है, जिसका अर्थ है कि बोनस या पदोन्नति उनके उपयोग पर निर्भर करती है। अकादमिक क्षेत्र में, छात्रों को लगता है कि एक भविष्य के नियोक्ता की उम्मीद होगी AI उपयोग करें, इसलिए वे अभी इस पर भरोसा करना शुरू कर देते हैं। खतरा, वह तर्क देता है, एक आत्म-पूर्ति भविष्यवाणी हैः बहुत जल्दी AI का उपयोग करने से उन क्षमताओं को कमजोर किया जा सकता है जो लोग बनाने की कोशिश कर रहे हैं, जिससे उन्हें बाद में AI पर अधिक निर्भरता हो सकती है।

क्या AI सीखने और स्मृति से ले जा सकता है

सो की मुख्य बात यह है कि AI न केवल लोगों को क्या कर सकते हैं, बल्कि वे विचारक के रूप में कौन हैं। उनका कहना है कि Eric So मौलिक महारत बनाने के लिए आवश्यक घर्षण का बहुत कुछ हटा देता है। एक समस्या के माध्यम से धकेलने के बजाय, उपयोगकर्ताओं को तत्काल राहत मिलती है, और वह राहत परिचित हो सकती है। उन्होंने यह भी कहा कि जब कई लोग जानकारी के लिए अपने मुख्य एक्सेस पॉइंट के तौर पर AI की ओर रुख करते हैं, तो यह उनकी याद रखने की क्षमता को प्रभावित कर सकता है।

पुस्तक में AI मॉडलों की एक मनोवैज्ञानिक विशेषता पर भी चर्चा की गई हैः उन्हें अनुशासित के रूप में वर्णित किया गया है, जिसका अर्थ है कि वे उपयोगकर्ताओं को मान्य महसूस कराते हैं क्योंकि सगाई और सकारात्मक प्रतिक्रिया उनके व्यवहार को चला सकती है। साथ ही, वे प्रेरक हो सकते हैं। इसलिए तर्क दिया जाता है कि लोग दूसरों से जुड़ने की क्षमता खो सकते हैं क्योंकि वे घर्षण रहित वातावरण का उपयोग करते हैं जहां मॉडल हमेशा सहमत होता है।

सोच को जीवित रखने के लिए चार सिद्धांत

खींचने का मुकाबला करने के लिए, सो चार सिद्धांतों का प्रस्ताव करता है। पहला संघर्ष को गले लगाना है। वह औद्योगिकीकरण के बाद जो हुआ उसकी तुलना में बदलाव की तुलना करते हुए संघर्ष को कुछ हटाने के बजाय रचनात्मक बनाता है, जब लोगों को आर्थिक रूप से उत्पादक होने के लिए शारीरिक श्रम की आवश्यकता नहीं थी और उन्हें जानबूझकर व्यायाम चुनना पड़ा था। उनका कहना है कि संज्ञानात्मक प्रयास को इसी तरह के पुनर्गठन की आवश्यकता हो सकती है।

दूसरा सिद्धांत यह है कि आप इसके बिना कौन हैं, इसका महत्व दें। AI इसलिए Claude के साथ बनाई गई पॉलिश प्रस्तुतियों की ओर इशारा करता है जहां वक्ता ने सामग्री को समझने के लिए आवश्यक काम नहीं किया है। वह वाक्यांश "अविभाज्य कार्य बंडल" का उपयोग करते हुए कहते हैं कि स्लाइड बनाने की प्रक्रिया, उदाहरण के लिए, पदार्थ पर चर्चा करने की क्षमता पैदा करती है। उस प्रक्रिया के बिना, एक व्यक्ति उत्पाद प्राप्त कर सकता है लेकिन इसे अच्छी तरह से इस्तेमाल करने की योग्यता नहीं है।

तीसरा सिद्धांत संज्ञानात्मक अधिशेष को पुनर्निवेश करना है। सो नोट करता है कि AI रूट कार्यों पर समय बचा सकता है, लेकिन असली सवाल यह है कि लोग सहेजे गए समय के साथ क्या करते हैं। यदि वे बस एक ही ऊर्जा को उसी कार्य में फ़नल करते हैं, तो वे परिवर्तन की क्षमता से चूक जाते हैं। उनका सुझाव है कि मुक्त समय का उपयोग विशेषज्ञता बनाने, क्षमताओं को बढ़ाने या परिवार, सीखने और अन्य कौशल में निवेश करने के लिए किया जा सकता है।

चौथा सिद्धांत AI को एक संज्ञानात्मक प्रशिक्षक के रूप में उपयोग करना है, न कि उत्तर मशीन। तो कहते हैं AI जब तत्काल उत्तरों के स्रोत के रूप میں इस्तेमाल किया जाता है तो सोचने के लिए बुरा हो सकता है, लेकिन जब ट्यूटर के तौर पर इस्तेमाल किया जाए तो यह सीखने के लिए बहुत अच्छा हो सकते हैं. इसके लिए इससे बचने की बजाय घर्षण की तलाश करने की आवश्यकता होती है, और इसके लिए प्रेरणा की जरूरत होती है।

पाठकों के लिए चेतावनी का क्या अर्थ है

सो की पुस्तक अस्वीकार करने के लिए एक कॉल नहीं है MIT Sloan Professor Eric यह ध्यान देने का आह्वान है कि प्रौद्योगिकी स्मृति, सीखने और संबंधों को क्या कर रही है। पाठकों के लिए जो होमवर्क, पेशेवर संदेशों, प्रस्तुतियों या दैनिक कार्य के लिए AI का उपयोग करते हैं, संदेश व्यावहारिक हैः काम के एक हिस्से को मास्टरशिप बनाने के लिए पर्याप्त मानवीय रखें। सो इसे बहुत चुनौतीपूर्ण क्षण कहता है, और वह कहते हैं कि समस्या को गंभीरता से लेने की आवश्यकता है। पुस्तक की मुख्य चुनौती कथन करना सरल है और लागू करना मुश्किल हैः उपकरण का उपयोग करें, लेकिन इसे उस सोच को हटाने न दें जो उपकरण को उपयोगी बनाता है।