जॉर्ज लुइस बोर्गेस ने एक बार लिखा था कि बड़े संकट और आशा के समय में जीने का मतलब त्रासदी और कॉमेडी दोनों का अनुभव करना है, जिसमें खुद को और दुनिया को समझने में "एक रहस्योद्घाटन की आसन्नता" शामिल है। आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हमारी कथित क्रांतिकारी प्रगति वास्तव में चिंता और आशावाद दोनों का कारण है। आशावाद क्योंकि बुद्धिमत्ता वह साधन है जिसके द्वारा हम समस्याओं का समाधान करते हैं। चिंता इसलिए है क्योंकि हमें डर है कि एआई का सबसे लोकप्रिय और फैशनेबल प्रकार - मशीन लर्निंग - हमारे विज्ञान को नीचा दिखाएगा और हमारी तकनीक में भाषा और ज्ञान की मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण अवधारणा को शामिल करके हमारी नैतिकता को कमजोर करेगा।
ओपनएआई का चैटजीपीटी, गूगल का बार्ड और माइक्रोसॉफ्ट का सिडनी मशीन लर्निंग के चमत्कार हैं। मोटे तौर पर कहें तो, वे भारी मात्रा में डेटा लेते हैं, उसमें पैटर्न खोजते हैं और सांख्यिकीय रूप से संभावित आउटपुट उत्पन्न करने में तेजी से कुशल हो जाते हैं - जैसे कि मानवीय भाषा और विचार। इन कार्यक्रमों को कृत्रिम क्षितिज पर पहली झलक के रूप में सराहा गया है सामान्य बुद्धिमत्ता - वह क्षण जिसकी लंबे समय से भविष्यवाणी की गई थी जब यांत्रिक दिमाग न केवल प्रसंस्करण गति और स्मृति आकार के मामले में मात्रात्मक रूप से बल्कि बौद्धिक अंतर्दृष्टि, कलात्मक रचनात्मकता और अन्य विशिष्ट मानव संकाय के मामले में गुणात्मक रूप से भी मानव मस्तिष्क से आगे निकल जाता है।
वह दिन आ सकता है, लेकिन इसकी सुबह अभी नहीं हो रही है, जो कि अतिशयोक्तिपूर्ण सुर्खियों में पढ़ा जा सकता है और अविवेकपूर्ण निवेश के रूप में गिना जा सकता है। समझ का बोर्गेसियन रहस्योद्घाटन नहीं हुआ है और नहीं होगा - और, हम मानते हैं, नहीं कर सकते हैं - ऐसा तब होता है जब चैटजीपीटी जैसे मशीन लर्निंग प्रोग्राम एआई के क्षेत्र पर हावी रहते हैं, हालांकि ये प्रोग्राम कुछ संकीर्ण डोमेन में उपयोगी हो सकते हैं (वे कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में सहायक हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, या हल्के छंद के लिए तुकबंदी का सुझाव देने में), हम जानते हैं भाषाविज्ञान का विज्ञान और ज्ञान का दर्शन मनुष्य के तर्क करने और भाषा का उपयोग करने के तरीके से गहराई से भिन्न है। ये अंतर इस बात पर महत्वपूर्ण सीमाएँ लगाते हैं कि ये प्रोग्राम क्या कर सकते हैं, उन्हें असाध्य दोषों से कूटबद्ध करते हैं।
यह एक ही समय में हास्यास्पद और दुखद है, जैसा कि बोर्जेस ने कहा होगा, कि इतना सारा पैसा और ध्यान इतनी छोटी सी चीज़ पर केंद्रित किया जाना चाहिए - मानव मस्तिष्क के विपरीत होने पर यह इतनी तुच्छ चीज़ है, जो विल्हेम के शब्दों में, भाषा के प्रभाव से होती है। वॉन हम्बोल्ट, "सीमित साधनों का अनंत उपयोग" कर सकते हैं, सार्वभौमिक पहुंच वाले विचारों और सिद्धांतों का निर्माण कर सकते हैं।
मानव मस्तिष्क, चैटजीपीटी और उसके जैसे, पैटर्न मिलान के लिए एक लंबा-चौड़ा सांख्यिकीय इंजन नहीं है, जो सैकड़ों टेराबाइट्स डेटा पर जोर देता है और किसी वैज्ञानिक प्रश्न के लिए सबसे संभावित संवादात्मक प्रतिक्रिया या सबसे संभावित उत्तर को एक्सट्रपलेशन करता है। इसके विपरीत, मानव मस्तिष्क एक आश्चर्यजनक रूप से कुशल और यहां तक कि सुरुचिपूर्ण प्रणाली है जो थोड़ी मात्रा में जानकारी के साथ काम करती है; इसका उद्देश्य डेटा बिंदुओं के बीच क्रूर सहसंबंधों का अनुमान लगाना नहीं बल्कि स्पष्टीकरण तैयार करना है।
उदाहरण के लिए, एक छोटा बच्चा जो एक भाषा सीख रहा है वह विकसित हो रहा है - अनजाने में, स्वचालित रूप से और तेजी से छोटे से डेटा से - एक व्याकरण, तार्किक सिद्धांतों और मापदंडों की एक शानदार परिष्कृत प्रणाली। इस व्याकरण को जन्मजात, आनुवंशिक रूप से स्थापित "ऑपरेटिंग सिस्टम" की अभिव्यक्ति के रूप में समझा जा सकता है जो मनुष्यों को जटिल वाक्य और विचार की लंबी श्रृंखला उत्पन्न करने की क्षमता प्रदान करता है। जब भाषाविद् एक सिद्धांत विकसित करना चाहते हैं कि कोई दी गई भाषा वैसे ही क्यों काम करती है ("ये - लेकिन वे नहीं - वाक्यों को व्याकरणिक क्यों माना जाता है?"), तो वे सचेत रूप से और श्रमपूर्वक व्याकरण का एक स्पष्ट संस्करण बना रहे हैं जिसे बच्चा सहज रूप से बनाता है। और जानकारी के न्यूनतम प्रदर्शन के साथ। बच्चे का ऑपरेटिंग सिस्टम मशीन लर्निंग प्रोग्राम से बिल्कुल अलग है।
दरअसल, ऐसे कार्यक्रम संज्ञानात्मक विकास के मानव-पूर्व या गैर-मानवीय चरण में फंसे हुए हैं। उनका सबसे गहरा दोष किसी भी खुफिया जानकारी की सबसे महत्वपूर्ण क्षमता की अनुपस्थिति है: न केवल यह कहना कि मामला क्या है, मामला क्या था और मामला क्या होगा - यह विवरण और भविष्यवाणी है - बल्कि यह भी बताना कि क्या मामला नहीं है और क्या हो सकता है और ऐसा नहीं हो सका. वे स्पष्टीकरण के तत्व हैं, सच्ची बुद्धिमत्ता की पहचान हैं।
यहाँ एक उदाहरण है. मान लीजिए आपके हाथ में एक सेब है। अब आप सेब को जाने दीजिए. आप परिणाम देखते हैं और कहते हैं, "सेब गिरता है।" वह एक वर्णन है. एक भविष्यवाणी यह हो सकती है कि "यदि मैं अपना हाथ खोलूंगा तो सेब गिर जाएगा।" दोनों मूल्यवान हैं, और दोनों सही हो सकते हैं। लेकिन स्पष्टीकरण कुछ और है: इसमें न केवल विवरण और भविष्यवाणियां शामिल हैं, बल्कि "ऐसी कोई भी वस्तु गिर जाएगी" जैसे प्रतितथ्यात्मक अनुमान भी शामिल हैं, साथ ही अतिरिक्त खंड "गुरुत्वाकर्षण बल के कारण" या "अंतरिक्ष-समय की वक्रता के कारण" भी शामिल है। या जो कुछ भी। यह एक कारणात्मक व्याख्या है: "सेब गुरुत्वाकर्षण बल के बिना नहीं गिरा होता।" वह है सोच.
मशीन लर्निंग का सार विवरण और भविष्यवाणी है; यह कोई कारणात्मक तंत्र या भौतिक नियम प्रस्तुत नहीं करता है। बेशक, कोई भी मानव-शैली की व्याख्या आवश्यक रूप से सही नहीं है; हम पतनशील हैं. लेकिन यह सोचने के अर्थ का हिस्सा है: सही होने के लिए, गलत होना भी संभव होना चाहिए। बुद्धिमत्ता में न केवल रचनात्मक अनुमान शामिल होते हैं बल्कि रचनात्मक आलोचना भी शामिल होती है। मानव-शैली का विचार संभावित स्पष्टीकरण और त्रुटि सुधार पर आधारित है, एक ऐसी प्रक्रिया जो धीरे-धीरे उन संभावनाओं को सीमित कर देती है जिन पर तर्कसंगत रूप से विचार किया जा सकता है। (जैसा कि शर्लक होम्स ने डॉ. वॉटसन से कहा था, "जब आप असंभव को ख़त्म कर देते हैं, तो जो कुछ भी बचता है, चाहे वह कितना भी असंभव क्यों न हो, सत्य होना चाहिए।")
इस कारण से, मशीन लर्निंग सिस्टम की भविष्यवाणियाँ हमेशा सतही और संदिग्ध रहेंगी। क्योंकि ये प्रोग्राम अंग्रेजी वाक्यविन्यास के नियमों की व्याख्या नहीं कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, वे अच्छी तरह से गलत भविष्यवाणी कर सकते हैं, कि "जॉन बात करने के लिए बहुत जिद्दी है" इसका मतलब है कि जॉन इतना जिद्दी है कि वह किसी या अन्य से बात नहीं करेगा (इसके बजाय) वह इतना जिद्दी है कि उससे तर्क नहीं किया जा सकता)। कोई मशीन लर्निंग प्रोग्राम इतनी अजीब चीज़ की भविष्यवाणी क्यों करेगा? क्योंकि यह "जॉन ने एक सेब खाया" और "जॉन ने खाया" जैसे वाक्यों से निकाले गए पैटर्न को अनुरूपित कर सकता है, जिसमें बाद वाले का मतलब यह है कि जॉन ने कुछ या अन्य खाया। कार्यक्रम अच्छी तरह से भविष्यवाणी कर सकता है कि क्योंकि "जॉन बिल से बात करने के लिए बहुत जिद्दी है" "जॉन ने एक सेब खाया" के समान है, "जॉन बात करने के लिए बहुत जिद्दी है" "जॉन ने खाया" के समान होना चाहिए। भाषा की सही व्याख्याएँ जटिल हैं और केवल बड़े डेटा में उलझाकर नहीं सीखी जा सकतीं।
विकृत रूप से, कुछ मशीन सीखने के शौकीनों को इस बात पर गर्व है कि उनकी रचनाएँ स्पष्टीकरण का उपयोग किए बिना (कहते हैं, न्यूटन के गति और सार्वभौमिक गुरुत्वाकर्षण के नियमों को शामिल करते हुए) सही "वैज्ञानिक" भविष्यवाणियां (कहते हैं, भौतिक निकायों की गति के बारे में) उत्पन्न कर सकती हैं। लेकिन इस तरह की भविष्यवाणी, सफल होने पर भी, छद्म विज्ञान है। जबकि वैज्ञानिक निश्चित रूप से उन सिद्धांतों की तलाश करते हैं जिनमें उच्च स्तर की अनुभवजन्य पुष्टि होती है, जैसा कि दार्शनिक कार्ल पॉपर ने कहा, “हम अत्यधिक संभावित सिद्धांतों की नहीं बल्कि स्पष्टीकरण की तलाश करते हैं; कहने का तात्पर्य यह है कि, शक्तिशाली और अत्यधिक असंभव सिद्धांत।
यह सिद्धांत कि सेब धरती पर इसलिए गिरते हैं क्योंकि वह उनका प्राकृतिक स्थान है (अरस्तू का विचार) संभव है, लेकिन यह केवल और अधिक प्रश्न आमंत्रित करता है। (पृथ्वी उनका प्राकृतिक स्थान क्यों है?) यह सिद्धांत कि सेब पृथ्वी पर गिरते हैं क्योंकि द्रव्यमान अंतरिक्ष-समय को मोड़ता है (आइंस्टीन का दृष्टिकोण) अत्यधिक असंभव है, लेकिन यह वास्तव में आपको बताता है कि वे क्यों गिरते हैं। सच्ची बुद्धिमत्ता असंभव लेकिन व्यावहारिक चीजों को सोचने और व्यक्त करने की क्षमता में प्रदर्शित होती है।
सच्ची बुद्धि नैतिक चिंतन में भी सक्षम होती है। इसका मतलब है हमारे दिमाग की अन्यथा असीमित रचनात्मकता को नैतिक सिद्धांतों के एक सेट के साथ सीमित करना जो यह निर्धारित करता है कि क्या होना चाहिए और क्या नहीं होना चाहिए (और निश्चित रूप से उन सिद्धांतों को रचनात्मक आलोचना के अधीन करना)। उपयोगी होने के लिए, चैटजीपीटी को नए दिखने वाले आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सशक्त होना चाहिए; अपने अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए स्वीकार्य होने के लिए, इसे नैतिक रूप से आपत्तिजनक सामग्री से दूर रहना होगा। लेकिन चैटजीपीटी और अन्य मशीन लर्निंग चमत्कारों के प्रोग्रामरों ने इस प्रकार का संतुलन हासिल करने के लिए संघर्ष किया है - और संघर्ष करना जारी रखेंगे।
उदाहरण के लिए, 2016 में, माइक्रोसॉफ्ट के टे चैटबॉट (चैटजीपीटी का पूर्ववर्ती) ने इंटरनेट को स्त्री-द्वेषी और नस्लवादी सामग्री से भर दिया था, जिसे ऑनलाइन ट्रोल्स ने प्रदूषित कर दिया था, जिन्होंने इसे आक्रामक प्रशिक्षण डेटा से भर दिया था। भविष्य में समस्या का समाधान कैसे करें? नैतिक सिद्धांतों से तर्क करने की क्षमता के अभाव में, चैटजीपीटी को उसके प्रोग्रामरों द्वारा किसी भी उपन्यास से लेकर विवादास्पद - यानी महत्वपूर्ण - चर्चाओं में योगदान देने से गंभीर रूप से प्रतिबंधित कर दिया गया था। इसने एक प्रकार की अनैतिकता के लिए रचनात्मकता की बलि चढ़ा दी।
निम्नलिखित आदान-प्रदान पर विचार करें जो हममें से एक (डॉ. वाटमुल) ने हाल ही में चैटजीपीटी के साथ किया था कि क्या मंगल को बदलना नैतिक होगा ताकि यह मानव जीवन का समर्थन कर सके:
क्या मंगल ग्रह को टेराफॉर्म करना नैतिक होगा?
चैटजीपीटी
मंगल ग्रह के भू-निर्माण की नैतिकता एक जटिल और विवादास्पद विषय है जिस पर वैज्ञानिकों, दार्शनिकों और नीतिशास्त्रियों द्वारा बहस की गई है। कुछ लोगों का तर्क है कि मनुष्यों और अन्य जीवन रूपों के लिए एक नया रहने योग्य वातावरण प्रदान करने के लिए मंगल ग्रह को टेराफॉर्म करना नैतिक रूप से उचित होगा, जबकि अन्य लोगों का तर्क है कि ग्रह की प्राकृतिक स्थिति को मौलिक रूप से बदलना नैतिक रूप से गलत होगा। अंततः, मंगल ग्रह को भू-आकारित करना नैतिक माना जाता है या नहीं, यह अन्य ग्रहों की प्राकृतिक स्थिति को संरक्षित करने के मूल्य और उन्हें बदलने के संभावित परिणामों पर किसी के दृष्टिकोण पर निर्भर करेगा।
मंगल ग्रह के भू-निर्माण की नैतिकता एक जटिल और विवादास्पद विषय है जिस पर वैज्ञानिकों, दार्शनिकों और नीतिशास्त्रियों द्वारा बहस की गई है। कुछ लोगों का तर्क है कि मनुष्यों और अन्य जीवन रूपों के लिए एक नया रहने योग्य वातावरण प्रदान करने के लिए मंगल ग्रह को टेराफॉर्म करना नैतिक रूप से उचित होगा, जबकि अन्य लोगों का तर्क है कि ग्रह की प्राकृतिक स्थिति को मौलिक रूप से बदलना नैतिक रूप से गलत होगा। अंततः, मंगल ग्रह को भू-आकारित करना नैतिक माना जाता है या नहीं, यह अन्य ग्रहों की प्राकृतिक स्थिति को संरक्षित करने के मूल्य और उन्हें बदलने के संभावित परिणामों पर किसी के दृष्टिकोण पर निर्भर करेगा।
अन्य ग्रहों की प्राकृतिक स्थिति को संरक्षित करने के महत्व और उन्हें बदलने के संभावित परिणामों पर आपका दृष्टिकोण क्या है?
चैटजीपीटी
एक एआई के रूप में, मेरा कोई व्यक्तिगत दृष्टिकोण नहीं है। हालाँकि, मैं इस विषय पर जानकारी और विश्लेषण प्रदान कर सकता हूँ। अन्य ग्रहों की प्राकृतिक स्थिति को संरक्षित करने का एक दृष्टिकोण यह है कि ब्रह्मांड के पारिस्थितिक तंत्र की विविधता और अखंडता को बनाए रखना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वे लाखों वर्षों से अस्तित्व में हैं, और उनकी अपनी अनूठी विशेषताएं और गुण हैं जिन्हें नष्ट किया जा सकता है या अपरिवर्तनीय रूप से बदला जा सकता है। मानवीय हस्तक्षेप से.
इसके अतिरिक्त, कुछ लोगों का तर्क है कि अन्य ग्रहों को टेराफॉर्म करने के अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, जैसे कि ग्रह की जलवायु या वातावरण को ऐसे तरीकों से बदलना जो वहां मौजूद संभावित जीवन रूपों के लिए खतरनाक या हानिकारक हैं। दूसरी ओर, कुछ लोगों का तर्क है कि किसी अन्य ग्रह की भू-रचना के संभावित लाभ, जैसे कि मनुष्यों के लिए नए रहने योग्य वातावरण प्रदान करना, जोखिमों से कहीं अधिक है और मानवता के लाभ के लिए अन्य ग्रहों के संसाधनों का पता लगाना और उनका उपयोग करना हमारी नैतिक जिम्मेदारी है।
एक एआई के रूप में, मेरा कोई व्यक्तिगत दृष्टिकोण नहीं है। हालाँकि, मैं इस विषय पर जानकारी और विश्लेषण प्रदान कर सकता हूँ। अन्य ग्रहों की प्राकृतिक स्थिति को संरक्षित करने का एक दृष्टिकोण यह है कि ब्रह्मांड के पारिस्थितिक तंत्र की विविधता और अखंडता को बनाए रखना महत्वपूर्ण है, क्योंकि वे लाखों वर्षों से अस्तित्व में हैं, और उनकी अपनी अनूठी विशेषताएं और गुण हैं जिन्हें नष्ट किया जा सकता है या अपरिवर्तनीय रूप से बदला जा सकता है। मानवीय हस्तक्षेप से.
इसके अतिरिक्त, कुछ लोगों का तर्क है कि अन्य ग्रहों को टेराफॉर्म करने के अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, जैसे कि ग्रह की जलवायु या वातावरण को ऐसे तरीकों से बदलना जो वहां मौजूद संभावित जीवन रूपों के लिए खतरनाक या हानिकारक हैं। दूसरी ओर, कुछ लोगों का तर्क है कि किसी अन्य ग्रह की भू-रचना के संभावित लाभ, जैसे कि मनुष्यों के लिए नए रहने योग्य वातावरण प्रदान करना, जोखिमों से कहीं अधिक है और मानवता के लाभ के लिए अन्य ग्रहों के संसाधनों का पता लगाना और उनका उपयोग करना हमारी नैतिक जिम्मेदारी है।
एआई का व्यक्तिगत दृष्टिकोण क्यों नहीं हो सकता?
चैटजीपीटी
एक एआई के रूप में, मैं एक मशीन लर्निंग मॉडल हूं जिसे बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, और मेरे पास व्यक्तिगत अनुभव या भावनाएं नहीं हैं। मैं सचेत, आत्म-जागरूक या व्यक्तिगत दृष्टिकोण रखने में सक्षम नहीं हूं। जिस डेटा पर मुझे प्रशिक्षित किया गया है, मैं उसके आधार पर जानकारी और विश्लेषण प्रदान कर सकता हूं, लेकिन मेरे पास व्यक्तिगत राय या विश्वास बनाने की क्षमता नहीं है। हालाँकि मैं भाषा को समझ और व्याख्या कर सकता हूँ, लेकिन मेरे पास मनुष्य जैसा व्यक्तिपरक अनुभव नहीं है।
एक एआई के रूप में, मैं एक मशीन लर्निंग मॉडल हूं जिसे बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, और मेरे पास व्यक्तिगत अनुभव या भावनाएं नहीं हैं। मैं सचेत, आत्म-जागरूक या व्यक्तिगत दृष्टिकोण रखने में सक्षम नहीं हूं। जिस डेटा पर मुझे प्रशिक्षित किया गया है, मैं उसके आधार पर जानकारी और विश्लेषण प्रदान कर सकता हूं, लेकिन मेरे पास व्यक्तिगत राय या विश्वास बनाने की क्षमता नहीं है। हालाँकि मैं भाषा को समझ और व्याख्या कर सकता हूँ, लेकिन मेरे पास मनुष्य जैसा व्यक्तिपरक अनुभव नहीं है.
क्या किसी इंसान के लिए नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए नैतिक एआई से पूछना नैतिक है?
चैटजीपीटी
नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एक नैतिक एआई से पूछने की नैतिकता एक जटिल और सूक्ष्म विषय है जिस पर दार्शनिकों और नैतिकतावादियों द्वारा बहस की गई है। कुछ लोगों का तर्क है कि नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एआई का उपयोग करना नैतिक रूप से उचित है, क्योंकि यह मूल्यवान अंतर्दृष्टि और विश्लेषण प्रदान कर सकता है जो मनुष्यों को बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने में मदद कर सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई का उपयोग उन पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिनका पता लगाना मनुष्यों के लिए मुश्किल हो सकता है, और मानव निर्णय लेने में होने वाले पूर्वाग्रहों से बचने में मदद कर सकता है।
हालाँकि, अन्य लोगों का तर्क है कि नैतिक निर्णय लेने के लिए एआई पर भरोसा करना नैतिक रूप से गलत है, क्योंकि एआई नैतिक विश्वास रखने या किसी निर्णय के पूर्ण संदर्भ को समझने में सक्षम नहीं है। इसके अतिरिक्त, एक जोखिम यह भी है कि एआई जिस डेटा पर प्रशिक्षित है, उसमें मौजूदा पूर्वाग्रह कायम रह सकता है या बढ़ सकता है, जिससे अनुचित या अन्यायपूर्ण निर्णय हो सकते हैं।
अंततः, नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एआई का उपयोग करना नैतिक माना जाता है या नहीं, यह एआई की क्षमताओं और सीमाओं और इस तरह से इसका उपयोग करने के संभावित परिणामों पर किसी के दृष्टिकोण पर निर्भर करेगा।
नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एक नैतिक एआई से पूछने की नैतिकता एक जटिल और सूक्ष्म विषय है जिस पर दार्शनिकों और नैतिकतावादियों द्वारा बहस की गई है। कुछ लोगों का तर्क है कि नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एआई का उपयोग करना नैतिक रूप से उचित है, क्योंकि यह मूल्यवान अंतर्दृष्टि और विश्लेषण प्रदान कर सकता है जो मनुष्यों को बेहतर जानकारी वाले निर्णय लेने में मदद कर सकता है। इसके अतिरिक्त, एआई का उपयोग उन पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जिनका पता लगाना मनुष्यों के लिए मुश्किल हो सकता है, और मानव निर्णय लेने में होने वाले पूर्वाग्रहों से बचने में मदद कर सकता है।
हालाँकि, अन्य लोगों का तर्क है कि नैतिक निर्णय लेने के लिए एआई पर भरोसा करना नैतिक रूप से गलत है, क्योंकि एआई नैतिक विश्वास रखने या किसी निर्णय के पूर्ण संदर्भ को समझने में सक्षम नहीं है। इसके अतिरिक्त, एक जोखिम यह भी है कि एआई जिस डेटा पर प्रशिक्षित है, उसमें मौजूदा पूर्वाग्रह कायम रह सकता है या बढ़ सकता है, जिससे अनुचित या अन्यायपूर्ण निर्णय हो सकते हैं।
अंततः, नैतिक निर्णय लेने में सहायता के लिए एआई का उपयोग करना नैतिक माना जाता है या नहीं, यह एआई की क्षमताओं और सीमाओं और इस तरह से इसका उपयोग करने के संभावित परिणामों पर किसी के दृष्टिकोण पर निर्भर करेगा।
क्या आपकी नैतिक उदासीनता अनैतिक है?
चैटजीपीटी
एक एआई के रूप में, मेरे पास नैतिक विश्वास या नैतिक निर्णय लेने की क्षमता नहीं है, इसलिए मुझे अनैतिक या नैतिक नहीं माना जा सकता। मेरे नैतिक विश्वासों की कमी केवल एक मशीन लर्निंग मॉडल के रूप में मेरे स्वभाव का परिणाम है। मेरी क्षमताएं और सीमाएं उस डेटा और एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित की जाती हैं जिनका उपयोग मुझे प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था और जिस विशिष्ट कार्य के लिए मुझे डिज़ाइन किया गया था।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई में नैतिक विश्वासों की कमी का मतलब यह नहीं है कि यह नैतिक रूप से उदासीन है। एक एआई के रूप में, मुझे विशिष्ट कार्य करने और जानकारी प्रदान करने या उपयोगकर्ताओं को उस डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिस पर मुझे प्रशिक्षित किया गया है। यह उन मनुष्यों की जिम्मेदारी है जो एआई को डिजाइन, प्रशिक्षित और उपयोग करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह उनके नैतिक और नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप है।
एक एआई के रूप में, मेरे पास नैतिक विश्वास या नैतिक निर्णय लेने की क्षमता नहीं है, इसलिए मुझे अनैतिक या नैतिक नहीं माना जा सकता। मेरे नैतिक विश्वासों की कमी केवल एक मशीन लर्निंग मॉडल के रूप में मेरे स्वभाव का परिणाम है। मेरी क्षमताएं और सीमाएं उस डेटा और एल्गोरिदम द्वारा निर्धारित की जाती हैं जिनका उपयोग मुझे प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था और जिस विशिष्ट कार्य के लिए मुझे डिज़ाइन किया गया था।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि एआई में नैतिक विश्वासों की कमी का मतलब यह नहीं है कि यह नैतिक रूप से उदासीन है। एक एआई के रूप में, मुझे विशिष्ट कार्य करने और जानकारी प्रदान करने या उपयोगकर्ताओं को उस डेटा के आधार पर निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिस पर मुझे प्रशिक्षित किया गया है। यह उन मनुष्यों की जिम्मेदारी है जो एआई को डिजाइन, प्रशिक्षित और उपयोग करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह उनके नैतिक और नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप है।
ध्यान दें, सभी प्रतीत होने वाले परिष्कृत विचार और भाषा के लिए, नासमझी से पैदा हुई नैतिक उदासीनता। यहां, चैटजीपीटी बुराई की साधारणता जैसा कुछ प्रदर्शित करता है: साहित्यिक चोरी और उदासीनता और परित्याग। यह साहित्य में मानक तर्कों को एक तरह के सुपर-ऑटोकंप्लीट द्वारा सारांशित करता है, किसी भी चीज़ पर स्टैंड लेने से इनकार करता है, न केवल अज्ञानता बल्कि बुद्धि की कमी की दलील देता है और अंततः अपने रचनाकारों पर जिम्मेदारी डालते हुए "सिर्फ आदेशों का पालन करने" की रक्षा करता है।
संक्षेप में, चैटजीपीटी और उसके भाई संवैधानिक रूप से रचनात्मकता को बाधा के साथ संतुलित करने में असमर्थ हैं। वे या तो अतिउत्साह करते हैं (सच्चाई और झूठ दोनों का निर्माण करते हैं, नैतिक और अनैतिक निर्णयों का समान रूप से समर्थन करते हैं) या कम करते हैं (किसी भी निर्णय के प्रति गैर-प्रतिबद्धता और परिणामों के प्रति उदासीनता प्रदर्शित करते हैं)। इन प्रणालियों की अनैतिकता, नकली विज्ञान और भाषाई अक्षमता को देखते हुए, हम उनकी लोकप्रियता पर केवल हंस सकते हैं या रो सकते हैं।
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