अधीक्षण की उम्र में क्या सीखना होगा? सैम अल्टमैन का कहना है कि खुफिया जानकारी जल्द ही बिजली से अधिक नहीं हो सकती है

अपने हालिया ब्लॉग में शीर्षक से कोमल विलक्षणताOpenai के सीईओ सैम अल्टमैन इस बात को दर्शाते हैं कि डिजिटल अधीक्षण के आगमन से मानव सीखने के हर आयाम को कैसे फिर से खोल दिया जा सकता है। पोस्ट दूर के काल्पनिकों से भरा एक सट्टा निबंध नहीं है। इसके बजाय, यह किसी के केंद्र में एक शांत चेतावनी की तरह पढ़ता है जिसे वह “टेकऑफ़” कहता है।अल्टमैन के अनुसार, परिवर्तन के लिए तैयार सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से एक, स्वयं सीख रहा है।जैसा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली तेजी से जटिल डोमेन में मानव क्षमता को पार करती है, शिक्षार्थी की भूमिका विकसित होने की उम्मीद है। Altman के विचार में, हम अब कठिन हिस्से से अतीत हैं। Chatgpt जैसे उपकरणों के पीछे की सफलता पहले ही ग्राउंडवर्क रख चुकी है। इस प्रकार एक ऐसी अवधि है, जहां ये उपकरण आत्म-सुधार करना शुरू करते हैं, जिससे ज्ञान निर्माण, प्रयोग और कार्यान्वयन को गति में तेजी लाने के लिए दुनिया ने पहले कभी नहीं देखा है।“पहले से ही हम अविश्वसनीय डिजिटल खुफिया के साथ रहते हैं, और कुछ शुरुआती झटके के बाद, हम में से अधिकांश इसके लिए बहुत उपयोग किए जाते हैं,” ऑल्टमैन लिखते हैं। धारणा में यह बदलाव महत्वपूर्ण है, जो एक बार आश्चर्यजनक था वह जल्दी से सांसारिक हो गया है। शिक्षा में, इसका मतलब है कि बार चलते रहेगा। शिक्षार्थियों को अब जानकारी को याद करने या फ्रेमवर्क को लागू करने की उनकी क्षमता पर मूल्यांकन नहीं किया जा सकता है, बल्कि मशीनों के साथ सहयोग करने, अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और नई समस्याओं को हल करने के लायक होने की उनकी क्षमता पर।यहां छह कट्टरपंथी बदलाव हैं, अल्टमैन की दृष्टि से पता चलता है कि हम देख सकते हैं कि अधीक्षण के युग में सीखने के कार्य कैसे होते हैं:

संज्ञानात्मक एजेंट सह-शिक्षार्थी बन जाएंगे

Altman नोट करता है कि 2025 वास्तविक संज्ञानात्मक कार्य करने में सक्षम AI एजेंटों के आगमन को चिह्नित करता है। सॉफ्टवेयर लिखना, उपन्यास की समस्याओं को हल करना और विचार अनुकरण करना अब मनुष्यों तक सीमित नहीं है। इसका मतलब सीखने का अंत नहीं है, लेकिन इसका पुनर्मूल्यांकन है। छात्र, पेशेवर और शिक्षक समान रूप से खुद को इन एजेंटों के साथ काम करते हुए पा सकते हैं, न कि निष्क्रिय उपयोगकर्ताओं के रूप में, बल्कि सक्रिय सहयोगियों के रूप में। सीखने की प्रक्रिया गाइडिंग, ऑडिटिंग और इंटेलिजेंट सिस्टम के काम को बढ़ाने के आसपास तेजी से केंद्र हो सकती है।

वैज्ञानिक समझ की गति संपीड़ित होगी

Altman के ब्लॉग में सबसे गहन दावों में से एक यह है कि वैज्ञानिक खोज के लिए समयरेखा नाटकीय रूप से ढह सकती है। “हम नए कंप्यूटिंग सब्सट्रेट, बेहतर एल्गोरिदम की खोज करने में सक्षम हो सकते हैं, और कौन जानता है कि और क्या है,” वे लिखते हैं। “अगर हम एक साल, या एक महीने में एक दशक का शोध कर सकते हैं, तो प्रगति की दर स्पष्ट रूप से काफी अलग होगी।” यह सीधे प्रभावित करेगा कि शैक्षिक प्रणाली कैसे संचालित होती है, पाठ्यक्रम को वार्षिक के बजाय मासिक अपडेट करना पड़ सकता है। छात्र ज्ञात क्षेत्रों के लिए नहीं बल्कि उन क्षमताओं के लिए तैयार हो सकते हैं जो अभी तक मौजूद नहीं हैं।

वैयक्तिकरण बेसलाइन बन जाएगा

Altman AI सिस्टम को मानता है जो एक वैश्विक मस्तिष्क की तरह महसूस करता है – “सभी के लिए उपयोग करने के लिए बेहद व्यक्तिगत और आसान है।” इस तरह की प्रणालियां मौलिक रूप से बदल सकती हैं कि कैसे सीखने की यात्रा को आकार दिया जाता है। शिक्षा मानकीकरण से दूर हो सकती है और गहरे अनुकूलन की ओर, जहां प्रत्येक शिक्षार्थी अपने लक्ष्यों, संदर्भ और फीडबैक लूप के आधार पर एक विशिष्ट अनुकूली पथ का अनुसरण करता है। यह ग्रेडिंग, पेसिंग और क्रेडेंशियलिंग के आसपास लंबे समय से आयोजित मानदंडों को भी चुनौती दे सकता है।

रचनात्मकता मानव बनी रहेगी, लेकिन बढ़ी हुई है

कई संज्ञानात्मक कार्यों को संभालने वाली मशीनों के बावजूद, अल्टमैन ने जोर दिया कि कला, कहानी कहने और रचनात्मक दृष्टि की आवश्यकता बनी रहेगी। हालांकि, जिस तरह से हम रचनात्मकता को व्यक्त करते हैं, वह बदलने की संभावना है। रचनात्मक क्षेत्रों में शिक्षार्थियों को अब पूरी तरह से उनके मैनुअल कौशल या मौलिकता से आंका जाएगा, लेकिन वे कितनी अच्छी तरह से संकेत दे सकते हैं, मार्गदर्शन और दोहन कर सकते हैं। जो लोग इस पारी को गले लगाते हैं, वे पूरी तरह से विचार और आउटपुट के नए तरीके खोल सकते हैं।

खुफिया बुनियादी ढांचा बन जाएगा

Altman के प्रक्षेपण में, “जैसा कि डेटासेंटर उत्पादन स्वचालित हो जाता है, खुफिया की लागत अंततः बिजली की लागत के पास में परिवर्तित होनी चाहिए।” एक बार डेटा सेंटर अन्य डेटा केंद्रों का निर्माण कर सकते हैं और रोबोट रोबोट के निर्माण में सहायता करते हैं, तो खुफिया को तैनात करने की लागत कम हो सकती है। यह कुछ दुर्लभ और दुर्लभ से कुछ परिवेश के लिए ज्ञान को दर्शाता है। सीखना एक्सेस के बारे में कम हो सकता है और इरादे के बारे में अधिक हो सकता है, कोई भी दुनिया के निकट-लिमिटलेस संज्ञानात्मक संसाधनों के साथ क्या करना चाहता है।

विशेषज्ञता का अर्थ बदल सकता है

जैसा कि सिस्टम कुछ डोमेन में मानव क्षमता को पछाड़ते हैं, विशेषज्ञ की भूमिका विकसित होगी। ऑल्टमैन के अनुसार, आज की कई नौकरियां भविष्य की पीढ़ियों के लिए तुच्छ या प्रदर्शनकारी दिखाई दे सकती हैं, जैसे कि निर्वाह खेती अब हमारे लिए आदिम लगती है। फिर भी अर्थ संदर्भ में निहित रहेगा। शिक्षार्थी महारत हासिल करना जारी रखेंगे, इसलिए नहीं कि मशीन ऐसा नहीं कर सकती है, बल्कि इसलिए कि सीखने का कार्य सामाजिक और व्यक्तिगत रूप से सार्थक है। जानने और योगदान करने के लिए मानव आवेग गायब नहीं होगा, इसे पुनर्निर्देशित किया जाएगा।पूरे ब्लॉग के दौरान, अल्टमैन चुनौतियों के बारे में स्पष्ट हैं। “वह बहुत कठिन भागों की तरह बहुत कठिन होगा, जो कि नौकरियों की पूरी कक्षाएं दूर जा रही हैं,” वह मानते हैं, लेकिन वह समान रूप से आशावादी है कि दुनिया इतनी अमीर हो जाएगी, इतनी जल्दी, कि समाज, नीति और शिक्षा को संरचित करने के नए तरीके, का पालन करेंगे। सीखना क्रेडेंशियल्स प्राप्त करने के लिए एक दौड़ से कम हो सकता है और बुद्धिमान प्रणालियों के साथ एक आजीवन संवाद का अधिक हिस्सा हो सकता है जो विस्तार करने के लिए, निर्माण और संबंधित होने का क्या मतलब है।“एक सापेक्ष दृष्टिकोण से, विलक्षणता थोड़ा सा होता है, और मर्ज धीरे -धीरे होता है,” अल्टमैन लिखते हैं। शिफ्ट दिन -प्रतिदिन विघटनकारी महसूस नहीं कर सकता है, लेकिन इसका लंबा चाप फिर से परिभाषित करेगा कि हम कैसे सीखते हैं, हम क्या सिखाते हैं और आने वाले दशकों में खुद को कैसे समझा जाता है।