अध्ययन से पता चलता है कि चैटजीपीटी के बिना छात्र एआई-जनित निबंधों की तुलना में अधिक विविध विचार उत्पन्न करते हैं

एक नए अध्ययन में पाया गया है कि चैटजीपीटी जैसे एआई टूल की मदद के बिना लिखने वाले छात्र बड़े भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न निबंधों की तुलना में काफी अधिक विविध विचारों का योगदान करते हैं, जिससे शिक्षा और रचनात्मकता पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव के बारे में नए सवाल उठते हैं। कंप्यूटर्स इन ह्यूमन बिहेवियर: आर्टिफिशियल ह्यूमन्स में प्रकाशित शोध में तीन अध्ययनों में 2,200 कॉलेज प्रवेश निबंधों का विश्लेषण किया गया। शोधकर्ताओं ने चैटजीपीटी के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होने से पहले 2018 और 2022 के बीच वास्तविक विश्वविद्यालय आवेदकों द्वारा लिखे गए निबंधों की तुलना उसी प्रवेश संकेत का उपयोग करके जीपीटी-4 द्वारा तैयार किए गए निबंधों से की। जबकि GPT-4 अक्सर ऐसे निबंध प्रस्तुत करता है जो अपने आप में अत्यधिक रचनात्मक दिखाई देते हैं, शोधकर्ताओं को एक बड़ा अंतर तब मिला जब उन्होंने लेखन के व्यक्तिगत टुकड़ों के बजाय निबंधों के एक बड़े समूह में रचनात्मकता को देखा।

‘विविधता वृद्धि दर‘

इसे मापने के लिए, शोधकर्ताओं ने “विविधता विकास दर” नामक एक नया मीट्रिक बनाया। यह जांचने के बजाय कि क्या कोई एकल निबंध रचनात्मक है, मीट्रिक यह ट्रैक करता है कि प्रत्येक नया निबंध विचारों के समग्र पूल में कितना योगदान देता है। अध्ययन में पाया गया कि प्रत्येक अतिरिक्त मानव-लिखित निबंध नए अनुभवों, दृष्टिकोणों और विचारों के संयोजन को प्रस्तुत करता है। जैसे-जैसे अधिक निबंध जोड़े गए, विचारों के सामूहिक पूल का विस्तार जारी रहा। GPT-4 निबंधों का व्यवहार अलग था। हालाँकि कई व्यक्तिगत निबंधों ने रचनात्मकता के उपायों पर अच्छा स्कोर किया, नए एआई-जनित निबंधों ने समूह में बहुत कम नवीनता जोड़ी। शोधकर्ताओं ने पाया कि मॉडल बार-बार समान विषयों, पैटर्न और विचारों को व्यक्त करने के तरीकों से आकर्षित हुआ। तीनों अध्ययनों में, मानव-लिखित निबंधों ने GPT-4 निबंधों की तुलना में सामूहिक विविधता को दो से आठ गुना तक बढ़ा दिया। जैसे-जैसे निबंधों की संख्या बढ़ती गई, अंतर बड़ा होता गया। शोधकर्ताओं ने इसे “समरूप प्रभाव” के रूप में वर्णित किया है, एआई-जनित लेखन के लिए लगातार नए विचारों को पेश करने के बजाय समान विचारों के आसपास जुटने की प्रवृत्ति।

GPT-4 रचनात्मक हो सकता है, लेकिन।

शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि निष्कर्षों की व्याख्या इस प्रमाण के रूप में नहीं की जानी चाहिए कि एआई रचनात्मक नहीं हो सकता है। वास्तव में, पहले के अध्ययनों से पता चला है कि जीपीटी मॉडल कई रचनात्मकता परीक्षणों पर मनुष्यों के समान और कभी-कभी उनसे बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। नया शोध कुछ मामलों में इसी निष्कर्ष पर पहुंचा। जब व्यक्तिगत रूप से मूल्यांकन किया गया, तो GPT-4 निबंध अक्सर मानव-लिखित निबंधों से मेल खाते थे और कभी-कभी शब्दार्थ विविधता के उपायों पर उनसे आगे निकल जाते थे। रचनात्मकता का मूल्यांकन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने सिमेंटिक डिस्टेंस नामक एक तकनीक का उपयोग किया, जो मापती है कि लेखन के एक टुकड़े के भीतर कितनी अलग-अलग अवधारणाएं और विचार जुड़े हुए हैं। अधिक अर्थ संबंधी दूरी विचारों की व्यापक और अधिक मौलिक श्रेणी का सुझाव देती है। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने तर्क दिया कि रचनात्मकता केवल इस बारे में नहीं है कि एक निबंध कितना प्रभावशाली दिखता है। यह इस बारे में भी है कि क्या कई अलग-अलग लोग चर्चा में अलग-अलग दृष्टिकोण लाते हैं। उनके निष्कर्षों से पता चला कि जबकि GPT-4 रचनात्मक निबंध उत्पन्न कर सकता है, बड़ी संख्या में GPT-4 निबंध बड़ी संख्या में मानव-लिखित निबंधों की तुलना में एक-दूसरे से मिलते जुलते हैं।

एआई को और अधिक विविध बनाने का प्रयास

अनुसंधान दल ने यह भी परीक्षण किया कि क्या समरूपीकरण प्रभाव को कम किया जा सकता है। एक प्रयोग में, उन्होंने GPT-4 को यथासंभव रचनात्मक होने का निर्देश दिया। दूसरे में, उन्होंने अधिक नवीन भाषा और कम दोहराव को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन की गई मॉडल सेटिंग्स को समायोजित किया। उन्होंने चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग का भी परीक्षण किया, एक ऐसी तकनीक जो एआई सिस्टम को चरण-दर-चरण कार्य के माध्यम से तर्क करने के लिए प्रोत्साहित करती है। इन हस्तक्षेपों से व्यक्तिगत निबंधों की रचनात्मकता में सुधार हुआ। कुछ मामलों में, संशोधित GPT-4 आउटपुट व्यक्तिगत विविधता स्कोर पर मानव निबंधों से भी आगे निकल गए। फिर भी व्यापक पैटर्न अपरिवर्तित रहा। त्वरित परिवर्तन, पैरामीटर समायोजन और विचार-श्रृंखला के संकेत के बाद भी, GPT-4 निबंधों ने मानव-लिखित निबंधों की तुलना में सामूहिक पूल में कम नए विचारों का योगदान देना जारी रखा। अध्ययन में पाया गया कि एक प्रयोग में परीक्षण किए गए नए GPT-4 मॉडल ने पुराने संस्करण की तुलना में समरूपीकरण की ओर और भी अधिक मजबूत प्रवृत्ति दिखाई।

निष्कर्ष क्यों मायने रखते हैं

शोधकर्ताओं के अनुसार, मुख्य चिंता यह नहीं है कि एआई का उपयोग करके छात्र बदतर लेखक बन जाएंगे। इसके बजाय, उन्होंने चेतावनी दी है कि समान एआई सिस्टम पर व्यापक निर्भरता धीरे-धीरे कक्षाओं, विश्वविद्यालयों और अन्य रचनात्मक वातावरणों में दिखाई देने वाले दृष्टिकोण की विविधता को कम कर सकती है। पेपर इस चिंता को “एल्गोरिदमिक मोनोकल्चर” के विचार से जोड़ता है, जहां बड़ी संख्या में लोग एक ही तकनीक पर भरोसा करते हैं और इसलिए तेजी से समान आउटपुट उत्पन्न करते हैं। शोधकर्ताओं ने लिखा, “यदि संगठन, शैक्षणिक संस्थान या रचनात्मक उद्योग एक निश्चित एआई मॉडल पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, तो विचारों का सामूहिक पूल समय के साथ और अधिक समान हो सकता है।” लेखकों ने कहा कि निष्कर्ष एआई साक्षरता और नीतियों की आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं जो छात्रों द्वारा एआई टूल का उपयोग करने पर मौलिकता को प्रोत्साहित करते हैं। उन्होंने इस बात पर और शोध करने का भी आह्वान किया कि एआई अकादमिक लेखन, पत्रकारिता, साहित्य और सोशल मीडिया जैसे क्षेत्रों में रचनात्मकता को कैसे प्रभावित करता है। अध्ययन का निष्कर्ष है कि हालांकि एआई व्यक्तिगत रचनात्मकता का समर्थन कर सकता है, फिर भी सामूहिक रूप से देखे जाने पर मानव लेखक विचारों की कहीं अधिक विविधता का योगदान करते हैं, एक अंतर जो तेजी से महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि एआई उपकरण शिक्षा का एक नियमित हिस्सा बन जाते हैं।