क्यों ‘गॉडफादर ऑफ एआई’ जेफ्री हिंटन की चेतावनी छात्रों और पेशेवरों के लिए एक वेक-अप कॉल है

के एक हालिया एपिसोड में एक निर्णय पॉडकास्ट, डॉ। जेफ्री हिंटन, जिसे अक्सर “एआई के गॉडफादर” के रूप में संदर्भित किया जाता है, ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रक्षेपवक्र के बारे में अपनी बढ़ती चिंताओं को दोहराया। डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क में अपने अग्रणी काम के लिए जाना जाता है, हिंटन आज के बड़े भाषा मॉडल के पीछे के प्रमुख आंकड़ों में से एक है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जोखिमों के बारे में अधिक स्वतंत्र रूप से बोलने के लिए 2023 में Google से इस्तीफा देने के बाद, वह इसके सबसे विश्वसनीय आंतरिक आलोचकों में से एक बन गया है।उनकी नवीनतम टिप्पणी, द्वारा रिपोर्ट की गई व्यवसायिक इनसाइडरएक चिलिंग संभावना के चारों ओर घूमते हैं: कि भविष्य के एआई सिस्टम अपनी आंतरिक भाषाओं को विकसित करना शुरू कर सकते हैं जिन्हें मानव समझ नहीं सकता है। यह चेतावनी विशेष रूप से छात्रों और पेशेवरों के लिए प्रासंगिक है जो भविष्य में बुद्धिमान प्रणालियों द्वारा आकार में काम करने की तैयारी कर रहे हैं जो अब पूरी तरह से पारदर्शी या नियंत्रणीय नहीं हैं।

समझ खोने का डर

पॉडकास्ट के दौरान हिंटन ने कहा, “मुझे आश्चर्य नहीं होगा अगर वे सोचने के लिए अपनी भाषा विकसित करते हैं, और हमें पता नहीं है कि वे क्या सोच रहे हैं,” हिंटन ने पॉडकास्ट के दौरान कहा। उन्होंने समझाया कि एक बार एआई सिस्टम नए, आंतरिक रूप से उत्पन्न भाषाओं में एक -दूसरे के साथ संवाद करने के लिए पर्याप्त रूप से उन्नत हो जाते हैं, मनुष्यों की निगरानी, ऑडिट या यहां तक कि हस्तक्षेप करने की क्षमता को काफी कम किया जा सकता है।यह पहली बार नहीं है जब एआई मॉडल ने संचार विधियों को विकसित करने की प्रवृत्ति को प्रदर्शित किया है जो मानव-पठनीय नहीं हैं। पिछले प्रयोगों में, प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए प्रशिक्षित मल्टी-एजेंट सिस्टम ने संचार के गुप्त पैटर्न में बहने के संकेत दिखाए हैं। हालांकि, हिंटन की चिंता इस संभावना में निहित है कि यह एक बड़े, अनियमित पैमाने पर हो सकता है, शक्तिशाली सिस्टम निर्माण और इन भाषाओं को स्वायत्त रूप से विकसित कर सकता है।तकनीकी क्षेत्र के पेशेवरों और एआई, डेटा विज्ञान, या साइबर सुरक्षा में करियर के लिए लक्ष्य करने वाले छात्रों के लिए, यह एक गंभीर महामारी विज्ञान चुनौती है। यदि कल के उपकरण सोचना शुरू करते हैं और उन तरीकों से संवाद करते हैं जो उनके रचनाकारों का पालन नहीं कर सकते हैं, तो ओवरसाइट और शासन के पारंपरिक तरीके अप्रचलित हो सकते हैं।

हम नौकरी-तत्परता को कैसे परिभाषित करते हैं, इसमें एक बदलाव

एक ही साक्षात्कार में उठाए गए एक और महत्वपूर्ण मुद्दा हिंटन काम का भविष्य है। उन्होंने लोकप्रिय कथा को चुनौती दी कि एआई-चालित विघटन को नए रोजगार सृजन द्वारा ऑफसेट किया जाएगा। “यह एक बहुत अलग तरह की तकनीक है,” उन्होंने कहा। “अगर यह सभी सांसारिक बौद्धिक श्रम कर सकता है, तो यह कौन सी नई नौकरियां बनाने जा रहा है?”कार्यबल की तैयारी करने वाले छात्रों के लिए, यह टिप्पणी जेनेरिक अपस्किलिंग रणनीतियों से परे देखने के लिए एक अनुस्मारक के रूप में कार्य करती है। जैसा कि एआई तेजी से न केवल भौतिक बल्कि संज्ञानात्मक कार्यों को संभालता है, रोजगार कई डोमेन के चौराहे पर काम करने की क्षमता पर टिका हो सकता है। उदाहरण के लिए, नैतिकता, मानविकी, या नियामक समझ के साथ तकनीकी ज्ञान का संयोजन अकेले तकनीकी विशेषज्ञता की तुलना में अधिक लचीला कैरियर पथ प्रदान कर सकता है।हिंटन ने यह भी चेतावनी दी कि व्यापक नौकरी के विस्थापन से अर्थव्यवस्था से परे निहितार्थ हो सकते हैं। “यहां तक कि अगर लोग सार्वभौमिक बुनियादी आय प्राप्त करते हैं, तो वे खुश नहीं होने जा रहे हैं,” उन्होंने कहा, यह देखते हुए कि काम मानवीय उद्देश्य और पहचान के करीब है।

कक्षा और परिसर के लिए निहितार्थ

शैक्षिक संस्थानों को छात्रों को अधिक महत्वपूर्ण समझ से लैस करने के लिए अपने पाठ्यक्रम पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता हो सकती है कि ये सिस्टम कैसे संचालित होते हैं और विकसित होते हैं। एआई नैतिकता, एल्गोरिथम पारदर्शिता, और नियामक प्रौद्योगिकी में पाठ्यक्रम संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप के विश्वविद्यालयों में कर्षण प्राप्त कर रहे हैं, विशेष रूप से अधिक छात्र सामाजिक, कानूनी और दार्शनिक प्रश्नों को समझना चाहते हैं जो एआई सामने लाते हैं।इसके अलावा, बड़े भाषा के मॉडल के साथ काम करने वाले छात्रों को मल्टी-एजेंट व्यवहार के आसपास बढ़ती चिंताओं के बारे में पता होना चाहिए। जैसा कि हिंटन ने बताया है, जब कई प्रणालियां सहयोग करना शुरू करती हैं या उन तरीकों से प्रतिस्पर्धा करना शुरू करती हैं जो सीधे दिखाई नहीं देते हैं, तो उभरते परिणाम अप्रत्याशित हो सकते हैं। एआई टूल्स की रेलिंग, गवर्नेंस मॉडल और सीमाओं को समझना अब क्षेत्र में प्रवेश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए वैकल्पिक नहीं है।

प्रतिबिंब के लिए एक पल

जबकि हिंटन की टिप्पणियां स्टार्क हैं, वे भय को प्रेरित करने के लिए नहीं बल्कि सावधानी और जिम्मेदारी को प्रेरित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सार्वजनिक रूप से और स्पष्ट रूप से बोलने का उनका निर्णय, भाग में, उन निर्माण, तैनाती और एआई सिस्टम का अध्ययन करने के लिए कार्रवाई करने के लिए एक कॉल है।छात्रों के लिए, यह अधिक गहराई से अध्ययन करने, कठिन प्रश्न पूछने और न केवल इंजीनियरों के रूप में करियर बनाने का निमंत्रण है, बल्कि हमारे समय की सबसे परिणामी तकनीकों में से एक के लिए सूचित योगदानकर्ताओं के रूप में। पहले से ही कार्यबल में पेशेवरों के लिए, यह अद्यतन रहने, क्रॉस-डिसिप्लिनरी वार्तालापों में संलग्न होने और एक तेजी से स्वचालित दुनिया में पारदर्शिता की वकालत करने के लिए एक अनुस्मारक है।हिंटन की चेतावनी, दशकों से अनुसंधान और विश्वसनीयता के दशकों में, आसानी से खारिज नहीं की जाती है। वे एक रोडमैप की पेशकश करते हैं कि कैसे शिक्षार्थी और कार्यकर्ता भविष्य के लिए तैयारी कर सकते हैं जो न केवल एआई द्वारा आकार दिया जाता है, बल्कि संभवतः इसके द्वारा फिर से परिभाषित किया जाता है।TOI शिक्षा अब व्हाट्सएप पर है। हमारे पर का पालन करें यहाँ।