एक सीमा पार: उन्नत AI मॉडलों ने ट्यूरिंग टेस्ट जीता

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) का परिदृश्य लगातार बदल रहा है, जिसमें ऐसी उपलब्धियाँ हासिल हो रही हैं जो कभी विज्ञान कथाओं तक ही सीमित थीं। हालिया विकास ने तकनीकी समुदाय और उससे परे हलचल मचा दी है: दो परिष्कृत AI मॉडलों ने कथित तौर पर ट्यूरिंग टेस्ट (Turing Test) की जटिलताओं को सफलतापूर्वक पार कर लिया है। यह प्रतिष्ठित बेंचमार्क, जिसे 20वीं सदी के मध्य में प्रतिभाशाली ब्रिटिश गणितज्ञ एलन ट्यूरिंग (Alan Turing) ने प्रतिपादित किया था, लंबे समय से मशीन इंटेलिजेंस के लिए एक वैचारिक माउंट एवरेस्ट के रूप में खड़ा रहा है - यह मापने का एक पैमाना कि क्या कोई मशीन इतनी विश्वसनीय रूप से बातचीत कर सकती है कि वह इंसान से अलग न पहचानी जा सके। यह खबर कि OpenAI के GPT-4.5 और Meta के Llama-3.1 मॉडल यकीनन इस शिखर पर पहुंच गए हैं, AI के विकास में एक संभावित निर्णायक क्षण का संकेत देती है, जो मानव अनुभूति और कृत्रिम क्षमता के बीच तेजी से धुंधली होती सीमाओं की नए सिरे से जांच करने पर मजबूर करती है।

ऐतिहासिक प्रयोग: डिज़ाइन और चौंकाने वाले परिणाम

यह दावा कि इन AI सिस्टम्स ने ट्यूरिंग टेस्ट पास कर लिया है, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन डिएगो (University of California San Diego) में कैमरन आर. जोन्स (Cameron R. Jones) और बेंजामिन के. बर्गन (Benjamin K. Bergen) द्वारा किए गए शोध से उपजा है। उनका अध्ययन, जो वर्तमान में सहकर्मी समीक्षा (peer review) की जांच का इंतजार कर रहा है, ने एक ऐसी कार्यप्रणाली अपनाई जो ट्यूरिंग के मूल प्रस्ताव की भावना का बारीकी से पालन करने के लिए डिज़ाइन की गई थी, जबकि इसमें आधुनिक कठोरता को शामिल किया गया था। सरल, दो-पक्षीय परीक्षणों की सीमाओं को पहचानते हुए, जोन्स और बर्गन ने एक अधिक चुनौतीपूर्ण तीन-पक्षीय इंटरैक्शन मॉडल (three-party interaction model) लागू किया।

इस सेटअप में, एक मानव प्रतिभागी (पूछताछकर्ता) ने पांच मिनट की अवधि के लिए अलग-अलग, टेक्स्ट-आधारित बातचीत में एक साथ भाग लिया। एक वार्तालाप साथी दूसरा इंसान था, जबकि दूसरा एक AI सिस्टम था। महत्वपूर्ण रूप से, पूछताछकर्ता इस बात से अनजान था कि कौन कौन है। पांच मिनट के आदान-प्रदान के बाद, पूछताछकर्ता का कार्य स्पष्ट था: मशीन की पहचान करना। यह संरचना प्रत्यक्ष तुलना के लिए मजबूर करती है और इसे केवल यह पूछने की तुलना में अधिक मजबूत मूल्यांकन माना जाता है कि क्या AI अलगाव में मानव जैसा लगता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि निष्कर्ष किसी विशिष्ट जनसांख्यिकी द्वारा विकृत न हों, शोधकर्ताओं ने दो अलग-अलग आबादी में अपने सेटअप का परीक्षण किया:

1. स्नातक छात्र (Undergraduate students), जो आम तौर पर डिजिटल संचार से परिचित एक युवा जनसांख्यिकी का प्रतिनिधित्व करते हैं।
2. प्रोलिफिक वर्कर्स (Prolific workers) (ऑनलाइन प्लेटफॉर्म से भर्ती), जो विविध ऑनलाइन इंटरैक्शन के आदी आबादी के एक व्यापक क्रॉस-सेक्शन का प्रतिनिधित्व करते हैं।

इस सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण से प्राप्त परिणाम चौंकाने वाले थे।

• OpenAI का GPT-4.5 उल्लेखनीय रूप से प्रेरक बनकर उभरा। जब विशेष रूप से एक विशेष व्यक्तित्व (persona) अपनाने का निर्देश दिया गया (इस पर बाद में और अधिक), तो यह केवल विश्वसनीय ही नहीं था; यह इसमें शामिल वास्तविक मनुष्यों की तुलना में अधिक विश्वसनीय था। पूछताछकर्ताओं ने GPT-4.5 को 73% बार मानव प्रतिभागी के रूप में पहचाना। यह आंकड़ा न केवल पारंपरिक 50% पास थ्रेशोल्ड को पार करता है, बल्कि उस दर को भी पार करता है जिस पर पूछताछकर्ताओं ने वास्तविक मानव भागीदारों की सही पहचान की थी।
• Meta का Llama-3.1-405B, एक और अत्याधुनिक बड़ा भाषा मॉडल (large language model), ने भी प्रभावशाली प्रदर्शन किया। इसने मानव के रूप में पहचाने जाने में 56% सफलता दर हासिल की, जो प्रभावी रूप से यादृच्छिक विकल्पों (लगभग 50%) की अपेक्षित आधारभूत प्रदर्शन से मेल खाती है और मानव संवादी पैटर्न की नकल करने की एक मजबूत क्षमता प्रदर्शित करती है।

ये उच्च सफलता दरें प्रयोग में शामिल आधारभूत और नियंत्रण मॉडलों के प्रदर्शन के बिल्कुल विपरीत हैं:

• GPT-4o, एक सक्षम लेकिन संभावित रूप से कम उन्नत OpenAI मॉडल, की जीत दर केवल 21% थी।
• ELIZA, 1960 के दशक में विकसित एक अल्पविकसित चैटबॉट, ने नियंत्रण के रूप में कार्य किया। इसका समावेश यह पुष्टि करने के लिए महत्वपूर्ण था कि पूछताछकर्ता वास्तव में गैर-मानवीय प्रतिक्रियाओं को अलग कर सकते हैं जब एक कम परिष्कृत प्रणाली का सामना करना पड़ता है। जैसा कि अपेक्षित था, ELIZA ने खराब प्रदर्शन किया, अधिकांश समय गैर-मानव के रूप में सही ढंग से पहचाना गया (केवल 23% जीत दर, अनिवार्य रूप से शोर तल या प्रतिभागी त्रुटि को मापता है)।

GPT-4.5 और Llama-3.1 के प्रदर्शन की तुलना में GPT-4o और ELIZA के बीच महत्वपूर्ण अंतर हाल के AI विकास में हुई प्रगति को रेखांकित करता है। शोधकर्ताओं का दावा है कि उनका अध्ययन “पहला पुख्ता सबूत प्रदान करता है कि कोई भी सिस्टम मूल तीन-पक्षीय ट्यूरिंग टेस्ट पास करता है,” एक दावा जो, सहकर्मी समीक्षा लंबित होने पर, AI इतिहास में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतीक है।

व्यक्तित्व (Persona) और प्रॉम्प्टिंग (Prompting) की महत्वपूर्ण भूमिका

हालांकि, AI की जीत की कहानी एक महत्वपूर्ण चेतावनी के साथ आती है, जो मुख्य आंकड़ों के पीछे की सूक्ष्म वास्तविकता पर प्रकाश डालती है। GPT-4.5 और Llama-3.1 की प्रभावशाली सफलता दरें उनकी अंतर्निहित, आउट-ऑफ-द-बॉक्स क्षमताओं के माध्यम से नहीं हासिल की गईं। इसके बजाय, मानव पूछताछकर्ताओं को मूर्ख बनाने की उनकी क्षमता विशिष्ट निर्देशों - प्रॉम्प्ट्स (prompts) - पर बहुत अधिक निर्भर थी जो उन्हें बातचीत शुरू होने से पहले दिए गए थे।

शोधकर्ताओं ने AI मॉडलों को एक सावधानीपूर्वक परिभाषित व्यक्तित्व अपनाने का निर्देश दिया: एक युवा, कुछ हद तक अंतर्मुखी व्यक्ति जो इंटरनेट संस्कृति के बारे में जानकार है। यह विशिष्ट चरित्र-चित्रण उनकी सफलता की कुंजी प्रतीत होता है। जब वही उन्नत AI मॉडल (GPT-4.5 और Llama-3.1) बिना इस व्यक्तित्व प्रॉम्प्ट के परीक्षण से गुजरे, तो उनका प्रदर्शन काफी गिर गया। मानव पूछताछकर्ताओं द्वारा उन्हें मशीनों के रूप में बहुत आसानी से पहचाना गया।

यह खोज कई कारणों से अत्यंत महत्वपूर्ण है:

1. यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की शक्ति को रेखांकित करता है: प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार करने की क्षमता बड़े भाषा मॉडल की क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए तेजी से केंद्रीय होती जा रही है। यह अध्ययन दर्शाता है कि प्रॉम्प्टिंग केवल AI से सही जानकारी प्राप्त करने के बारे में नहीं है; यह एक विशिष्ट संदर्भ में फिट होने के लिए इसके व्यवहार, लहजे और स्पष्ट व्यक्तित्व को आकार देने के बारे में भी है। यहां सफलता को अंतर्निहित AI आर्किटेक्चर के प्रमाण के रूप में उतना ही कुशल प्रॉम्प्टिंग के प्रमाण के रूप में देखा जा सकता है।
2. यह सवाल उठाता है कि ‘पास’ होने का क्या मतलब है: यदि कोई AI केवल तभी ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकता है जब उसे विशेष रूप से एक विशेष प्रकार के इंसान की तरह कार्य करने के लिए प्रशिक्षित किया गया हो, तो क्या यह वास्तव में ट्यूरिंग की मूल चुनौती की भावना को पूरा करता है? या यह केवल मॉडल के लचीलेपन और स्पष्ट मंच निर्देशों दिए जाने पर परिष्कृत नकल की क्षमता को प्रदर्शित करता है?
3. यह अनुकूलनशीलता को एक प्रमुख विशेषता के रूप में उजागर करता है: जैसा कि जोन्स और बर्गन अपने पेपर में नोट करते हैं, “यह यकीनन वह आसानी है जिसके साथ LLMs को विभिन्न परिदृश्यों के लिए अपने व्यवहार को अनुकूलित करने के लिए प्रेरित किया जा सकता है जो उन्हें इतना लचीला बनाता है: और जाहिर तौर पर मानव के रूप में पास होनेमें इतना सक्षम।” यह अनुकूलनशीलता निस्संदेह एक शक्तिशाली विशेषता है, लेकिन यह ध्यान जन्मजात ‘बुद्धिमत्ता’ से प्रोग्राम करने योग्य प्रदर्शन पर स्थानांतरित करती है।

व्यक्तित्व पर निर्भरता बताती है कि वर्तमान AI, यहां तक कि अपने सबसे उन्नत स्तर पर भी, एक सामान्यीकृत, अंतर्निहित ‘मानव-जैसा’ गुण नहीं रख सकता है, बल्कि निर्देश दिए जाने पर विशिष्ट मानव-जैसे मुखौटे अपनाने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

नकल से परे: सच्ची बुद्धिमत्ता पर सवाल उठाना

शोधकर्ता स्वयं अपने निष्कर्षों की व्याख्या को संयमित करने में सावधानी बरतते हैं। इस विशिष्ट संवादी परीक्षण को पास करना, कठोर परिस्थितियों में भी, स्वचालित रूप से सच्ची मशीन इंटेलिजेंस, चेतना या समझ के आगमन के बराबर नहीं माना जाना चाहिए। ट्यूरिंग टेस्ट, ऐतिहासिक रूप से महत्वपूर्ण होते हुए भी, मुख्य रूप से एक सीमित संदर्भ (एक छोटी टेक्स्ट बातचीत) में व्यवहार संबंधी अविभाज्यता (behavioral indistinguishability) का मूल्यांकन करता है। यह आवश्यक रूप से गहरी संज्ञानात्मक क्षमताओं जैसे तर्क, सामान्य ज्ञान, नैतिक निर्णय, या वास्तविक आत्म-जागरूकता की जांच नहीं करता है।

GPT-4.5 और Llama-3.1 जैसे आधुनिक बड़े भाषा मॉडल (LLMs) इंटरनेट से स्क्रैप किए गए टेक्स्ट और कोड वाले अकल्पनीय रूप से विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं। वे पैटर्न की पहचान करने, एक क्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने और टेक्स्ट उत्पन्न करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं जो सांख्यिकीय रूप से मानव संचार जैसा दिखता है। जैसा कि टेक एजुकेशन कंपनी Waye की संस्थापक Sinead Bovell ने उचित रूप से सवाल किया, “क्या यह पूरी तरह से आश्चर्यजनक है कि… AI अंततः हमें ‘मानव की तरह लगने’ में हरा देगा जब इसे किसी भी एक व्यक्ति द्वारा पढ़े या देखे जा सकने वाले मानव डेटा से अधिक पर प्रशिक्षित किया गया है?”

यह परिप्रेक्ष्य बताता है कि AI आवश्यक रूप से मानव की तरह ‘सोच’ नहीं रहा है, बल्कि पैटर्न-मिलान और नकल के एक अविश्वसनीय रूप से परिष्कृत रूप को तैनात कर रहा है, जिसे खरबों शब्दों के संपर्क में आने से निखारा गया है जो अनगिनत मानव वार्तालापों, लेखों और इंटरैक्शन का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसलिए परीक्षण में सफलता मानव-जैसी अनुभूति की दिशा में एक मौलिक छलांग के बजाय इसके प्रशिक्षण डेटा की विशाल मात्रा और चौड़ाई को दर्शा सकती है।

नतीजतन, अध्ययन के लेखकों सहित कई विशेषज्ञ तर्क देते हैं कि ट्यूरिंग टेस्ट, एक मूल्यवान ऐतिहासिक मार्कर होते हुए भी, AI में सार्थक प्रगति को मापने के लिए अब सबसे उपयुक्त बेंचमार्क नहीं हो सकता है। एक बढ़ती हुई आम सहमति है कि भविष्य के मूल्यांकन को अधिक मांग वाले मानदंडों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जैसे:

• मजबूत तर्क (Robust Reasoning): जटिल समस्याओं को हल करने, तार्किक निष्कर्ष निकालने और कारण और प्रभाव को समझने की AI की क्षमता का आकलन करना।
• नैतिक संरेखण (Ethical Alignment): यह मूल्यांकन करना कि क्या AI की निर्णय लेने की प्रक्रियाएं मानवीय मूल्यों और नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप हैं।
• सामान्य ज्ञान (Common Sense): भौतिक और सामाजिक दुनिया के बारे में निहित ज्ञान की AI की समझ का परीक्षण करना जिसे मनुष्य मान लेते हैं।
• नई स्थितियों के प्रति अनुकूलनशीलता (Adaptability to Novel Situations): यह मापना कि AI अपने प्रशिक्षण डेटा से काफी भिन्न परिदृश्यों का सामना करने पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।

बहस “क्या यह हमारी तरह बात कर सकता है?” से “क्या यह हमारी तरह तर्क कर सकता है, समझ सकता है और जिम्मेदारी से व्यवहार कर सकता है?” में बदल जाती है।

ऐतिहासिक संदर्भ और पिछले प्रयास

ट्यूरिंग टेस्ट पास कर सकने वाली मशीन बनाने की खोज ने दशकों से कंप्यूटर वैज्ञानिकों और जनता को मोहित किया है। यह हालिया अध्ययन पहली बार नहीं है जब सफलता के दावे सामने आए हैं, हालांकि पिछले उदाहरणों को अक्सर संदेह या योग्यता के साथ पूरा किया गया है।

शायद सबसे प्रसिद्ध पिछला दावा 2014 में Eugene Goostman चैटबॉट से संबंधित था। इस कार्यक्रम का उद्देश्य 13 वर्षीय यूक्रेनी लड़के का अनुकरण करना था। एलन ट्यूरिंग की मृत्यु की 60वीं वर्षगांठ के अवसर पर एक प्रतियोगिता में, Goostman पांच मिनट की बातचीत के दौरान 33% न्यायाधीशों को यह विश्वास दिलाने में कामयाब रहा कि वह इंसान है। जबकि व्यापक रूप से ट्यूरिंग टेस्ट ‘पास’ करने के रूप में रिपोर्ट किया गया, यह दावा विवादास्पद था। कई लोगों ने तर्क दिया कि 33% सफलता दर अक्सर आवश्यक माने जाने वाले 50% थ्रेशोल्ड से कम थी (हालांकि ट्यूरिंग ने स्वयं कभी सटीक प्रतिशत निर्दिष्ट नहीं किया था)। इसके अलावा, आलोचकों ने बताया कि एक गैर-देशी अंग्रेजी बोलने वाले किशोर का अनुकरण करने से व्याकरण संबंधी त्रुटियां और ज्ञान अंतराल अधिक क्षम्य लग सकते हैं, संभावित रूप से धोखे के लिए बार कम हो सकता है।

जोन्स और बर्गन अध्ययन में ELIZA का समावेश मूल्यवान ऐतिहासिक आधार प्रदान करता है। 1960 के दशक में MIT में जोसेफ वीज़ेनबाम (Joseph Weizenbaum) द्वारा विकसित, ELIZA सरल पैटर्न मिलान और कीवर्ड प्रतिस्थापन का उपयोग करके संचालित होता था, अक्सर उपयोगकर्ता के बयानों को प्रश्नों के रूप में दर्शाता था (उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता: “मैं दुखी महसूस कर रहा हूं।” ELIZA: “आप दुखी क्यों महसूस कर रहे हैं?”)। इसकी सादगी के बावजूद, कुछ उपयोगकर्ताओं ने प्रसिद्ध रूप से इसे मानव-जैसी समझ का श्रेय दिया। हाल के, अधिक कठोर तीन-पक्षीय परीक्षण में इसका खराब प्रदर्शन (23% जीत दर) पुष्टि करता है कि प्रयोगात्मक डिजाइन अल्पविकसित नकल और आधुनिक LLMs की परिष्कृत संवादी क्षमताओं के बीच अंतर करने के लिए पर्याप्त संवेदनशील था। ELIZA से GPT-4.5 तक की यात्रा कम्प्यूटेशनल शक्ति, एल्गोरिथम परिष्कार और डेटा उपलब्धता में एक विशाल छलांग का प्रतिनिधित्व करती है।

मानवीय तत्व: पूछताछ की रणनीति और धारणाएं

UC San Diego अध्ययन बातचीत में कृत्रिमता को समझने के मानवीय प्रयासों के बारे में भी आकर्षक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। पूछताछकर्ताओं की रणनीतियों के विश्लेषण से सामान्य दृष्टिकोण सामने आए:

• छोटी-मोटी बातें करना (61% खेल): दैनिक गतिविधियों, शौक, या सांसारिक व्यक्तिगत विवरणों पर चर्चा करना एक लगातार रणनीति है, शायद इस धारणा पर आधारित है कि AI रोजमर्रा के मानवीय अनुभव की बारीकियों से जूझ सकता है या एक विश्वसनीय व्यक्तिगत इतिहास का अभाव हो सकता है।
• सामाजिक और भावनात्मक गुणों की जांच करना (50%): पूछताछकर्ताओं ने अक्सर भावनाओं, विचारों, सहानुभूति, या सामाजिक समझ से संबंधित प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने की कोशिश की, जो पारंपरिक रूप से विशिष्ट रूप से मानवीय माने जाने वाले क्षेत्र हैं।
• अजीबोगरीब चीजों से परीक्षण करना: कुछ सबसे प्रभावी रणनीतियों में सामान्य बातचीत से विचलित होना शामिल था। इसमें प्रतिक्रिया का आकलन करने के लिए कुछ विचित्र या अप्रत्याशित कहना, नवीनता या बेतुकेपन को शान से संभालने की AI की क्षमता का परीक्षण करना शामिल था।
• ‘जेलब्रेकिंग’ का प्रयास करना: अधिक तकनीकी रूप से जानकार पूछताछकर्ताओं ने AI के सुरक्षा प्रोटोकॉल को बायपास करने या इसे मशीन के रूप में अपनी अंतर्निहित प्रकृति को प्रकट करने के लिए मजबूर करने के लिए डिज़ाइन किए गए विशिष्ट प्रॉम्प्ट या प्रश्नों का उपयोग करने का प्रयास किया।

ये रणनीतियाँ बताती हैं कि मनुष्य अक्सर कथित भावनात्मक गहराई, व्यक्तिगत कथा में स्थिरता, और मानवता के मार्कर के रूप में संवादी कर्वबॉल को संभालने की क्षमता पर भरोसा करते हैं।

दिलचस्प बात यह है कि GPT-4.5 की सफलता, विशेष रूप से वास्तविक मनुष्यों की तुलना में भी इसकी उच्च रेटिंग, ने नवाचार विचारक जॉन नोस्टा (John Nosta) को यह टिप्पणी करने के लिए प्रेरित किया, “हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता से नहीं हार रहे हैं। हम कृत्रिम सहानुभूति से हार रहे हैं।” यह टिप्पणी न केवल भाषा पैटर्न की नकल करने में बल्कि मानव संपर्क के भावात्मक गुणों का अनुकरण करने में AI की बढ़ती दक्षता की ओर इशारा करती है - स्पष्ट समझ, चिंता, या साझा भावना व्यक्त करना, भले ही ये वास्तविक रूप से महसूस किए जाने के बजाय एल्गोरिथम रूप से उत्पन्न हों। सहानुभूतिपूर्ण लगने वाली प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की क्षमता AI की प्रामाणिकता के बारे में मनुष्यों को समझाने में एक शक्तिशाली उपकरण प्रतीत होती है।

व्यापक निहितार्थ: अर्थव्यवस्था, समाज और भविष्य

GPT-4.5 और Llama-3.1 जैसे मॉडलों द्वारा ट्यूरिंग टेस्ट बेंचमार्क का सफल नेविगेशन, प्रॉम्प्टिंग की चेतावनी के साथ भी, अकादमिक या तकनीकी क्षेत्रों से कहीं आगे के निहितार्थ रखता है। यह AI में संवादी प्रवाह और व्यवहारिक अनुकूलनशीलता के एक स्तर का संकेत देता है जो जीवन के विभिन्न पहलुओं को महत्वपूर्ण रूप से नया आकार दे सकता है।

आर्थिक व्यवधान (Economic Disruption): मानव-जैसे तरीकों से बातचीत करने की AI की क्षमता नौकरी विस्थापन के बारे में और चिंताएं बढ़ाती है। संचार, ग्राहक सेवा, सामग्री निर्माण, और यहां तक कि साहचर्य या कोचिंग के कुछ रूपों पर बहुत अधिक निर्भर भूमिकाएं संभावित रूप से स्वचालित या महत्वपूर्ण रूप से उन AI सिस्टम द्वारा बदली जा सकती हैं जो स्वाभाविक रूप से और प्रभावी ढंग से बातचीत कर सकते हैं।

सामाजिक चिंताएं (Social Concerns): AI नकल की बढ़ती परिष्कार मानव संबंधों और सामाजिक विश्वास के लिए चुनौतियां खड़ी करती है।

• क्या अत्यधिक विश्वसनीय AI चैटबॉट्स के साथ व्यापक बातचीत से वास्तविक मानवीय संबंध का अवमूल्यन हो सकता है?
• हम पारदर्शिता कैसे सुनिश्चित करते हैं, ताकि लोगों को पता चले कि वे मानव के साथ बातचीत कर रहे हैं या AI के साथ, विशेष रूप से सहायता सेवाओं या ऑनलाइन संबंधों जैसे संवेदनशील संदर्भों में?
• घोटालों, दुष्प्रचार अभियानों, या दुर्भावनापूर्ण सामाजिक इंजीनियरिंग के लिए अत्यधिक विश्वसनीय ‘डीपफेक’ व्यक्तित्व बनाने में दुरुपयोग की संभावना काफी बढ़ जाती है।

एजेंटिक AI का उदय (Rise of Agentic AI): ये विकास एजेंटिक AI (Agentic AI) की व्यापक प्रवृत्ति के साथ संरेखित होते हैं - सिस्टम न केवल प्रॉम्प्ट का जवाब देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, बल्कि स्वायत्त रूप से लक्ष्यों का पीछा करने, कार्यों को करने और डिजिटल वातावरण के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Microsoft, Adobe, Zoom, और Slack जैसी कंपनियां सक्रिय रूप से AI एजेंट विकसित कर रही हैं जिनका उद्देश्य वर्चुअल सहकर्मियों के रूप में कार्य करना है, मीटिंग शेड्यूल करने और दस्तावेजों को सारांशित करने से लेकर परियोजनाओं के प्रबंधन और ग्राहकों के साथ बातचीत करने तक के कार्यों को स्वचालित करना है। एक AI जो बातचीत में मानव के लिए विश्वसनीय रूप से पास हो सकता है, प्रभावी और एकीकृत AI एजेंट बनाने के लिए एक मूलभूत तत्व है।

सावधानी की आवाजें: संरेखण और अप्रत्याशित परिणाम

AI प्रगति के आसपास के उत्साह के बीच, प्रमुख आवाजें सावधानी बरतने का आग्रह करती हैं, सुरक्षा और नैतिक विचारों के महत्वपूर्ण महत्व पर जोर देती हैं। फ्लोरिडा अटलांटिक यूनिवर्सिटी (Florida Atlantic University) में सेंटर फॉर द फ्यूचर माइंड (Center for the Future Mind) की संस्थापक निदेशक सुसान श्नाइडर (Susan Schneider) ने इन शक्तिशाली चैटबॉट्स के संरेखण के बारे में चिंता व्यक्त की। “बहुत बुरा है कि ये AI चैटबॉट ठीक से संरेखित नहीं हैं,” उन्होंने चेतावनी दी, संभावित खतरों को उजागर करते हुए यदि AI विकास इन प्रणालियों को सुरक्षित रूप से और मानवीय मूल्यों के अनुसार संचालित करने की हमारी क्षमता से आगे निकल जाता है।

श्नाइडर एक ऐसे भविष्य की भविष्यवाणी करती हैं जो चुनौतियों से भरा होगा यदि संरेखण को प्राथमिकता नहीं दी जाती है: “फिर भी, मैं भविष्यवाणी करती हूं: वे क्षमताओं में वृद्धि करते रहेंगे और यह एक दुःस्वप्न होगा - आकस्मिक गुण (‘emergent properties’), ‘गहरे नकली’ (‘deeper fakes’), चैटबॉट साइबर युद्ध (‘chatbot cyberwars’)।”

• आकस्मिक गुण (Emergent properties) अप्रत्याशित व्यवहार या क्षमताओं को संदर्भित करते हैं जो उन्नत AI जैसे जटिल प्रणालियों में उत्पन्न हो सकते हैं, जिन्हें उनके रचनाकारों द्वारा स्पष्ट रूप से प्रोग्राम या अनुमानित नहीं किया गया हो सकता है।
• ‘गहरे नकली’ (‘Deeper fakes’) हेरफेर की गई छवियों या वीडियो से परे बड़े पैमाने पर धोखे के लिए पूरी तरह से मनगढ़ंत, इंटरैक्टिव व्यक्तित्वों को शामिल करने तक विस्तारित होते हैं।
• ‘चैटबॉट साइबर युद्ध’ (‘Chatbot cyberwars’) ऐसे परिदृश्यों की कल्पना करता है जहां AI सिस्टम एक-दूसरे के खिलाफ या मानव प्रणालियों के खिलाफ दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए तैनात किए जाते हैं, जैसे बड़े पैमाने पर दुष्प्रचार या स्वचालित सामाजिक हेरफेर।

यह सतर्क परिप्रेक्ष्य अक्सर रे कुर्ज़वील (Ray Kurzweil) (जिनका श्नाइडर संदर्भ देती हैं) जैसे भविष्यवादियों से जुड़े अधिक आशावादी दृष्टिकोणों के बिल्कुल विपरीत है, जो प्रसिद्ध रूप से एक ऐसे भविष्य की भविष्यवाणी करते हैं जो बड़े पैमाने पर, सकारात्मक रूप से, तेजी से आगे बढ़ते AI द्वारा बदल दिया जाएगा जो एक तकनीकी विलक्षणता (technological singularity) की ओर ले जाएगा। बहस कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास के अगले चरणों को नेविगेट करने में शामिल गहन अनिश्चितता और उच्च दांव को रेखांकित करती है। मानव बातचीत की विश्वसनीय रूप से नकल करने की क्षमता एक उल्लेखनीय तकनीकी उपलब्धि है, लेकिन यह नैतिक, सामाजिक और अस्तित्व संबंधी सवालों का एक पिटारा भी खोलती है जो इस नए युग में आगे बढ़ते हुए सावधानीपूर्वक विचार की मांग करते हैं।