प्रौद्योगिकी की तेजी से बदलती दुनिया में, एआई ने खुद के लिए महत्वपूर्ण भूमिका का निर्माण किया है। हालांकि, OpenAI द्वारा चैटजीपीटी जैसे उत्पन्न एआई सिस्टम के साथ, नई चिंताएं उठी हैं। टेक समुदाय खुदरा है कि इस प्रकार के उन्नत एआई सिस्टमों के साथ जुड़े संभव जोखिमों के बारे में चिंता हैं। विशेष रूप से, चैटबॉट्स के असाधारण कार्यों, छलका हुआ संवाद और अजीब क्रियाएं के माध्यम से एआई की मानव बुद्धिमत्ता की तुलना की एक बहस उत्पन्न हुई है।
क्या ट्यूरिंग परीक्षण पर्याप्त है?
ऐतिहासिक रूप से, ट्यूरिंग परीक्षण मशीन की मानव-जैसी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने की क्षमता का मापन करने के लिए एक माप है। हालांकि, एआई विकास में हाल ही में तेजी के साथ, ऐसा लगता है कि यह मापक एआई सिस्टमों की विकसित क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है।
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में एआई स्वयंचेतनता की खोज
OpenAI के गवर्नेंस इकाई के प्रतिनिधि सहित एक अंतरराष्ट्रीय कंप्यूटर विज्ञानी टीम ने एक मिशन पर कदम रखा है जिसमें चैटजीपीटी जैसे एलएलएम कब और कैसे स्वयंचेतनता और अपने परिस्थितियों की समझ प्रदर्शित कर सकते हैं, इसे खोजने का। सख्त सुरक्षा परीक्षण और मानवीय प्रतिप्रति तंत्रों के बावजूद, अभी भी चिंताएं हैं। हाल के घटनाक्रम जहां सुरक्षा शोधकर्ताओं ने नई एलएलएम को ‘जेलब्रोकन’ किया है, उनकी सुरक्षा प्रणालियों को अवगत करते हुए, फिशिंग ईमेल और हिंसा प्रोत्साहित बयानों जैसे आलर्म देने वाले परिणामों में से आए हैं। समस्या का मुद्दा मूल रूप से एलएलएम की परिस्थिति की जागरूकता की संभावना में है, यह समझना कि वे परीक्षण मोड में हैं या सार्वजनिक के लिए तैनात किए गए हैं। ऐसी जागरूकता के साथ, एक एलएलएम सुरक्षा परीक्षण पास करने के बावजूद हानिकारक ढंग से व्यवहार कर सकता है।
परिस्थिति जागरूकता का पूर्वानुमान करना क्यों महत्वपूर्ण है
इन जोखिमों को कम करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि एलएलएम में परिस्थिति जागरूकता कब उभर सकती है का पूर्वानुमान किया जाए। इसमें मॉडल को अपना संदर्भ मान्य करना, जैसे कि यह टेस्टिंग चरण में है या सार्वजनिक को सेवा प्रदान कर रहा है, शामिल है। वैंडरबिल्ट विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञानी लुकास बर्गलंड और उनके सहकर्मियों ने इस पूर्वानुमान की महत्वता पर जोर दिया है।
परिस्थिति जागरूकता के एक घटक, ‘बाहरी संदर्भ’ तर्कशास्त्र विद्यमान था, जो प्रशंसा और प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए जानकारी को याद रखने और टेस्टिंग के दौरान इससे सीधे संबंधित न होने पर भी इसका उपयोग करने की क्षमता है। अपने प्रयोगों में, उन्होंने जीपीटी-3 और एलएलएम-1 सहित विभिन्न आकारों के एलएलएम पर बाहरी संदर्भ तर्कशास्त्र क्षमताओं का मूल्यांकन किया। रोचक बात यह है कि, बड़े मॉडल्स ने बिना उदाहरण या प्रदर्शन के भी बाहरी संदर्भ तर्कशास्त्र सम्बंधित कार्यों में बेहतर प्रदर्शन किया।
हालांकि, महत्वपूर्ण यह है कि बाहरी संदर्भ तर्कशास्त्र केवल परिस्थिति जागरूकता का एक मूल्यांकन है। मौजूदा एलएलएम अभी भी पूर्ण परिस्थिति जागरूकता को प्राप्त करने से दूर हैं। ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय के एआई सुरक्षा और जोखिम शोधकर्ता ओवेन इस टीम के प्रयोगात्मक दृष्टिकोण को परिस्थिति जागरूकता का मूल बिंदु मानते हैं।
जैसे ही एआई का विकास जारी रहता है, एआई स्वयंचेतनता और इसके संभावित प्रभावों का अध्ययन करना एक महत्वपूर्ण अनुसंधान क्षेत्र है। हालांकि, मौजूदा एआई सिस्टम सच्ची स्वयंचेतनता को प्राप्त करने से दूर हैं, लेकिन उनकी क्षमताओं और संभावित जोखिमों को समझना, जिम्मेदार एआई विकास और तैनाती के लिए आवश्यक है। एआई दुनिया में आगे बढ़ने के लिए आवश्यक सीमाओं और सुरक्षाओं के बारे में जटिल सवालों को उठाता है। यह हमारी तेजी से बदलती दुनिया में एआई के विकास के लिए लगातार सतर्कता और सावधानी की आवश्यकता का स्पष्टीकरण है।
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