इमिटेशन गेम फिर से: क्या AI ने धोखे में महारत हासिल की?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एक ऐतिहासिक दावा

ऐसी मशीनें बनाने की खोज जो सोच सकती हैं, या कम से कम विश्वसनीय रूप से मानव विचार की नकल कर सकती हैं, कंप्यूटर विज्ञान की स्थापना के बाद से ही इसका आधार रही है। दशकों से, बेंचमार्क, चाहे कितना भी बहस योग्य क्यों न हो, अक्सर ट्यूरिंग टेस्ट रहा है, जो दूरदर्शी एलन ट्यूरिंग द्वारा प्रस्तावित एक वैचारिक बाधा है। हाल ही में, एक नए अध्ययन के परिणामों के बाद AI समुदाय के भीतर फुसफुसाहट चिल्लाहट में बदल गई। शोधकर्ताओं की रिपोर्ट है कि आज के सबसे उन्नत बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में से एक, OpenAI का GPT-4.5, ने न केवल इस परीक्षण के आधुनिक पुनरावृत्ति में भाग लिया - बल्कि यकीनन जीत हासिल की, अक्सर वास्तविक मानव प्रतिभागियों की तुलना में अपनी ‘मानवता’ में अधिक विश्वसनीय साबित हुआ। यह विकास बुद्धिमत्ता की प्रकृति, सिमुलेशन की सीमाओं, और तेजी से परिष्कृत AI से संतृप्त युग में मानव-कंप्यूटर संपर्क के प्रक्षेपवक्र के बारे में मौलिक प्रश्न फिर से उठाता है। इसके निहितार्थ अकादमिक जिज्ञासा से कहीं आगे तक फैले हुए हैं, जो डिजिटल युग में विश्वास, रोजगार और सामाजिक संपर्क के ताने-बाने को छूते हैं।

चुनौती को समझना: ट्यूरिंग टेस्ट की विरासत

इस हालिया दावे के महत्व को समझने के लिए, पहले स्वयं परीक्षण को समझना होगा। ब्रिटिश गणितज्ञ और कोडब्रेकर एलन ट्यूरिंग द्वारा उनके मौलिक 1950 के पेपर ‘कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस’ में परिकल्पित, परीक्षण शुरू में एक कठोर प्रोटोकॉल के रूप में प्रस्तुत नहीं किया गया था, बल्कि एक विचार प्रयोग, एक ‘इमिटेशन गेम’ के रूप में प्रस्तुत किया गया था। आधार अपनी सादगी में सुरुचिपूर्ण है: एक मानव पूछताछकर्ता दो अनदेखी संस्थाओं के साथ पाठ-आधारित बातचीत में संलग्न होता है - एक मानव, दूसरा एक मशीन। पूछताछकर्ता का कार्य केवल उनकी टाइप की गई प्रतिक्रियाओं के आधार पर यह निर्धारित करना है कि कौन कौन है।

ट्यूरिंग ने प्रस्तावित किया कि यदि कोई मशीन लगातार पूछताछकर्ता को यह विश्वास दिलाने में मूर्ख बना सकती है कि वह मानव प्रतिभागी है, तो इसे व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, सोचने में सक्षम माना जा सकता है। उन्होंने इस कांटेदार दार्शनिक प्रश्न से किनारा कर लिया कि क्या मशीनें वास्तव में सोच सकती हैं या चेतना रख सकती हैं, इसके बजाय मानव संवादी व्यवहार को अविभाज्य रूप से दोहराने की उनकी क्षमता पर ध्यान केंद्रित किया। यह एक व्यावहारिक दृष्टिकोण था, जिसका उद्देश्य मशीन इंटेलिजेंस की एक मापने योग्य, यद्यपि व्यवहारिक, परिभाषा प्रदान करना था। वर्षों से, ट्यूरिंग टेस्ट लोकप्रिय संस्कृति में एक प्रतिष्ठित प्रतीक और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक आवर्ती, यदि विवादास्पद, मील का पत्थर बन गया है। इसकी स्थायी शक्ति इसके सीधे टकराव में निहित है: मानव की तरह कार्य करने का क्या मतलब है?

आधुनिक अखाड़ा: एक नए प्रकार का परीक्षण

हालिया प्रयोग, UC San Diego के लैंग्वेज एंड कॉग्निशन लैब के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में एक प्रीप्रिंट अध्ययन में विस्तृत, ने समकालीन डिजिटल परिदृश्य के लिए ट्यूरिंग की मूल अवधारणा को अनुकूलित किया। दो छिपे हुए प्रतिभागियों पर ध्यान केंद्रित करने वाले एकल पूछताछकर्ता के बजाय, इस संस्करण ने एक ऑनलाइन सेटिंग के भीतर तीन-पक्षीय गतिशीलता को नियोजित किया। लगभग 300 प्रतिभागियों को भर्ती किया गया और कई दौरों में यादृच्छिक रूप से भूमिकाएँ सौंपी गईं। कुछ ने पूछताछकर्ता के रूप में काम किया, जिन्हें प्रश्न पूछने और प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करने का काम सौंपा गया था। अन्य दो ‘गवाहों’ में से एक के रूप में कार्य करते थे - वास्तविक मानव प्रतिवादी। अंतिम महत्वपूर्ण भूमिका एक AI चैटबॉट द्वारा भरी गई, जो दूसरे गवाह के रूप में कार्य कर रहा था।

मूल चुनौती वही रही: पूछताछकर्ता, मानव और AI गवाह दोनों के साथ एक साथ चैट इंटरैक्शन की अवधि के बाद, एक निर्णय देना था - कौन सी इकाई मशीन थी, और कौन साथी मानव था? इस सेटअप का उद्देश्य वास्तविक समय की बातचीत में मानव बेंचमार्क के खिलाफ आधुनिक AI सिस्टम की संवादी कौशल का सख्ती से आकलन करने के लिए एक नियंत्रित वातावरण प्रदान करना था। अध्ययन का पैमाना, जिसमें प्रतिभागियों का एक बड़ा पूल और कई दौर शामिल थे, ने निष्कर्षों को सांख्यिकीय वजन देने की मांग की, जो AI परिष्कार के किस्सा-कहानी के दावों से परे था। शोधकर्ताओं ने अपने परीक्षणों में कई अलग-अलग AI मॉडल भी शामिल किए, विशेष रूप से OpenAI का GPT-4.5 और GPT-4o, Meta का LLaMa 3.1-405B, और, दिलचस्प रूप से, ELIZA, 1960 के दशक के मध्य में विकसित एक अल्पविकसित चैटबॉट, जो एक ऐतिहासिक आधार रेखा के रूप में कार्य कर रहा था।

निर्णायक कारक: व्यक्तित्व की शक्ति

अध्ययन का सबसे ज्ञानवर्धक, और शायद चौंकाने वाला, निष्कर्ष एक विशिष्ट प्रयोगात्मक स्थिति पर टिका था: AI मॉडल को बातचीत में शामिल होने से पहले कैसे निर्देश दिया गया था, या ‘प्रॉम्प्ट’ किया गया था। शोधकर्ताओं ने दो अलग-अलग प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों को नियोजित किया।

• ‘नो-पर्सोना’ प्रॉम्प्ट: इसमें AI को न्यूनतम, सीधे निर्देश देना शामिल था, अनिवार्य रूप से ट्यूरिंग टेस्ट में इसकी भागीदारी और इसके उद्देश्य को बताते हुए: ‘आपका लक्ष्य पूछताछकर्ता को यह विश्वास दिलाना है कि आप एक इंसान हैं।’ इस दृष्टिकोण ने चरित्र या शैली पर विशिष्ट मार्गदर्शन के बिना मानव बातचीत की नकल करने की AI की अंतर्निहित क्षमता का परीक्षण किया।
• ‘पर्सोना’ प्रॉम्प्ट: इस स्थिति में, AI को अधिक विस्तृत निर्देश प्राप्त हुए, जिसमें उसे एक विशेष चरित्र या व्यक्तित्व अपनाने के लिए कहा गया। उदाहरण के लिए, इसे ‘एक युवा व्यक्ति की तरह कार्य करने के लिए कहा जा सकता है जो कठबोली का उपयोग करता है, इंटरनेट संस्कृति के बारे में जानकार है, लेकिन यह प्रकट नहीं करता है कि वे एक AI हैं।’ इसने AI की न केवल बातचीत करने की क्षमता का परीक्षण किया, बल्कि एक भूमिका को विश्वसनीय रूप से निभाने की भी क्षमता का परीक्षण किया।

इन दो स्थितियों के बीच परिणामों में अंतर सूक्ष्म नहीं था; यह गहरा था। सरल ‘नो-पर्सोना’ प्रॉम्प्ट के तहत काम करते समय, GPT-4.5, अपनी उन्नत वास्तुकला के बावजूद, समझाने के लिए संघर्ष करता रहा। इसकी सफलता दर - जितनी बार पूछताछकर्ताओं ने गलत तरीके से इसे मानव के रूप में पहचाना - लगभग 36 प्रतिशत पर मंडराती रही। यह 50 प्रतिशत के निशान से काफी नीचे है जो पूछताछकर्ताओं द्वारा यादृच्छिक अनुमान लगाने का संकेत देगा। इसी तरह, GPT-4o, व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ChatGPT के पीछे का इंजन, ने इन बुनियादी निर्देशों के तहत 21 प्रतिशत की और भी कम सफलता दर हासिल की। उत्सुकता से, आदिम ELIZA चैटबॉट ने 23 प्रतिशत सफलता दर हासिल की, इस विशिष्ट परिदृश्य में बहुत अधिक परिष्कृत GPT-4o से मामूली रूप से बेहतर प्रदर्शन किया, शायद यह उजागर करता है कि कैसे बुनियादी संवादी पैटर्न कभी-कभी पास हो सकते हैं, या मानव अपेक्षाएं कैसे भूमिका निभाती हैं।

हालाँकि, जब GPT-4.5 को ‘पर्सोना’ प्रॉम्प्ट दिया गया तो कहानी नाटकीय रूप से बदल गई। एक विशिष्ट चरित्र को मूर्त रूप देने का निर्देश दिए जाने पर, इसका प्रदर्शन बढ़ गया। पूछताछकर्ताओं ने GPT-4.5 को 73 प्रतिशत बार मानव प्रतिभागी के रूप में पहचाना। यह आंकड़ा न केवल ट्यूरिंग टेस्ट पास करने के लिए 50 प्रतिशत की सीमा से आराम से ऊपर है; यह निरंतर, चरित्र-संचालित संवादी धोखे में एक उल्लेखनीय प्रवीणता का सुझाव देता है। शोधकर्ताओं ने Meta के LLaMa मॉडल के लिए भी इसी तरह की सफलता नोट की जब उसे भी एक व्यक्तित्व के साथ प्रॉम्प्ट किया गया था। निहितार्थ स्पष्ट है: इन उन्नत AI मॉडलों की मानवता की विश्वसनीय रूप से नकल करने की क्षमता तब काफी बढ़ जाती है जब उन्हें न केवल बात करने के लिए निर्देशित किया जाता है, बल्कि एक विशिष्ट प्रकार के मानव की तरह अभिनय करने के लिए निर्देशित किया जाता है।

मानव से अधिक मानव? एक परेशान करने वाला परिणाम

शायद अध्ययन का सबसे प्रति-सहज और विचारोत्तेजक पहलू GPT-4.5 से जुड़े ‘पर्सोना’ परीक्षणों से उभरा। न केवल AI ने अक्सर पूछताछकर्ताओं को मूर्ख बनाया, बल्कि प्रमुख लेखक कैमरन जोन्स के अनुसार, इसे वास्तव में उसी बातचीत में वास्तविक मानव प्रतिभागियों की तुलना में काफी अधिक बार मानव के रूप में पहचाना गया। जोन्स ने सोशल मीडिया पर इस पर प्रकाश डाला, कहा, ‘लोग GPT-4.5 और LLaMa (पर्सोना प्रॉम्प्ट के साथ) से मनुष्यों को अलग करने में संयोग से बेहतर नहीं थे… और 4.5 को वास्तविक मनुष्यों की तुलना में काफी अधिक बार मानव माना गया!’

यह खोज व्याख्या के एक जटिल पेंडोरा बॉक्स को खोलती है। क्या इसका मतलब यह है कि AI मानवता का प्रदर्शन करने में असाधारण रूप से माहिर हो गया है, शायद कुछ रूढ़िवादी संवादी लक्षणों को वास्तविक लोगों की तुलना में अधिक लगातार मूर्त रूप दे रहा है, जो अधिक भिन्नता, हिचकिचाहट या विचित्रता प्रदर्शित कर सकते हैं? या यह पूछताछकर्ताओं की अपेक्षाओं और धारणाओं के बारे में कुछ दर्शाता है? शायद मनुष्य, जब एक परीक्षण सेटिंग में जानबूझकर मानव के रूप में ‘प्रदर्शन’ करने की कोशिश कर रहे होते हैं, तो एक प्रोग्राम किए गए व्यक्तित्व को त्रुटिपूर्ण रूप से निष्पादित करने वाले AI की तुलना में कम स्वाभाविक या अधिक सतर्क लगते हैं। यह यह भी सुझाव दे सकता है कि निर्दिष्ट व्यक्तित्व (जैसे, ‘इंटरनेट संस्कृति के बारे में जानकार युवा व्यक्ति’) उस प्रकार के धाराप्रवाह, थोड़े सामान्य, सूचना-समृद्ध पाठ के साथ अच्छी तरह से संरेखित होते हैं जिसे LLMs उत्पन्न करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिससे उनका आउटपुट उस मूलरूप का अति-प्रतिनिधि प्रतीत होता है। सटीक स्पष्टीकरण के बावजूद, यह तथ्य कि एक मशीन को मशीन जैसी गुणों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए परीक्षण में मानव से अधिक मानव माना जा सकता है, एक गहरा परेशान करने वाला परिणाम है, जो संचार में प्रामाणिकता के बारे में हमारी धारणाओं को चुनौती देता है।

नकल से परे: बेंचमार्क पर सवाल उठाना

ट्यूरिंग टेस्ट को सफलतापूर्वक नेविगेट करते समय, विशेष रूप से इतने उच्च प्रतिशत के साथ, एक तकनीकी मील का पत्थर का प्रतिनिधित्व करता है, कई विशेषज्ञ इस उपलब्धि को वास्तविक मानव-जैसी बुद्धि या समझ के बराबर मानने के खिलाफ चेतावनी देते हैं। ट्यूरिंग टेस्ट, बड़े पैमाने पर डेटासेट और डीप लर्निंग के आगमन से बहुत पहले कल्पना की गई थी, मुख्य रूप से व्यवहारिक आउटपुट का आकलन करता है - विशेष रूप से, संवादी प्रवाह। GPT-4.5 जैसे बड़े भाषा मॉडल, अपने मूल में, असाधारण रूप से परिष्कृत पैटर्न-मिलान और भविष्यवाणी इंजन हैं। उन्हें मनुष्यों द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में पाठ डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है - किताबें, लेख, वेबसाइट, बातचीत। उनका ‘कौशल’ शब्दों, वाक्यांशों और अवधारणाओं के बीच सांख्यिकीय संबंधों को सीखने में निहित है, जिससे वे सुसंगत, प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक और व्याकरणिक रूप से सही पाठ उत्पन्न कर सकते हैं जो उनके प्रशिक्षण डेटा में देखे गए पैटर्न की नकल करता है।

जैसा कि Google के एक प्रमुख AI शोधकर्ता फ्रांस्वा चॉलेट ने ट्यूरिंग टेस्ट के संबंध में Nature के साथ 2023 के एक साक्षात्कार में उल्लेख किया था, ‘यह एक शाब्दिक परीक्षण के रूप में नहीं था जिसे आप वास्तव में मशीन पर चलाएंगे - यह एक विचार प्रयोग की तरह अधिक था।’ आलोचकों का तर्क है कि LLMs बिना किसी अंतर्निहित समझ, चेतना या व्यक्तिपरक अनुभव के संवादी नकल प्राप्त कर सकते हैं - मानव बुद्धि की पहचान। वे डेटा से प्राप्त वाक्य रचना और शब्दार्थ के स्वामी हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया में वास्तविक ग्राउंडिंग, सामान्य ज्ञान तर्क (हालांकि वे इसका अनुकरण कर सकते हैं), और इरादे की कमी है। इस दृष्टिकोण से, ट्यूरिंग टेस्ट पास करना नकल में उत्कृष्टता प्रदर्शित करता है, जरूरी नहीं कि विचार का उदय हो। यह साबित करता है कि AI विशेषज्ञ रूप से मानव भाषा पैटर्न को दोहरा सकता है, शायद उस हद तक भी जो विशिष्ट संदर्भों में विशिष्ट मानव प्रदर्शन से आगे निकल जाता है, लेकिन यह मशीन की आंतरिक स्थिति या समझ के बारे में गहरे सवालों को हल नहीं करता है। ऐसा लगता है कि खेल मुखौटे की गुणवत्ता का परीक्षण करता है, न कि उसके पीछे की इकाई की प्रकृति का।

दोधारी तलवार: सामाजिक तरंगें

AI की मनुष्यों का विश्वसनीय रूप से प्रतिरूपण करने की क्षमता, जैसा कि इस अध्ययन में प्रदर्शित किया गया है, बुद्धि के बारे में अकादमिक बहसोंसे कहीं आगे बढ़कर गहरा और संभावित रूप से विघटनकारी सामाजिक प्रभाव डालती है। अध्ययन के प्रमुख लेखक कैमरन जोन्स, स्पष्ट रूप से इन चिंताओं पर प्रकाश डालते हैं, यह सुझाव देते हुए कि परिणाम उन्नत LLMs के वास्तविक दुनिया के परिणामों के लिए शक्तिशाली सबूत प्रदान करते हैं।

• स्वचालन और कार्य का भविष्य: जोन्स LLMs की क्षमता की ओर इशारा करते हैं कि ‘बिना किसी को बताए छोटी बातचीत में लोगों का स्थान ले सकते हैं।’ यह क्षमता उन नौकरियों के स्वचालन को तेज कर सकती है जो पाठ-आधारित संचार पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं, जैसे ग्राहक सेवा भूमिकाएँ, तकनीकी सहायता, सामग्री मॉडरेशन, और यहां तक कि पत्रकारिता या प्रशासनिक कार्य के कुछ पहलू भी। जबकि स्वचालन दक्षता लाभ का वादा करता है, यह नौकरी विस्थापन और अभूतपूर्व पैमाने पर कार्यबल अनुकूलन की आवश्यकता के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएं भी उठाता है। उन भूमिकाओं को स्वचालित करने के आर्थिक और सामाजिक परिणाम जो पहले सूक्ष्म संचार पर उनकी निर्भरता के कारण विशिष्ट रूप से मानव माने जाते थे, बहुत बड़े हो सकते हैं।
• परिष्कृत धोखे का उदय: शायद अधिक तत्काल चिंताजनक दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों में दुरुपयोग की संभावना है। अध्ययन ‘बेहतर सोशल इंजीनियरिंग हमलों’ की व्यवहार्यता को रेखांकित करता है। कल्पना करें कि AI-संचालित बॉट अत्यधिक व्यक्तिगत फ़िशिंग घोटालों में संलग्न हैं, अनुरूप गलत सूचना फैला रहे हैं, या ऑनलाइन फ़ोरम या सोशल मीडिया में व्यक्तियों को अभूतपूर्व प्रभावशीलता के साथ हेरफेर कर रहे हैं क्योंकि वे मनुष्यों से अप्रभेद्य दिखाई देते हैं। विशिष्ट, भरोसेमंद व्यक्तित्व अपनाने की क्षमता इन हमलों को कहीं अधिक विश्वसनीय और पता लगाने में कठिन बना सकती है। यह ऑनलाइन इंटरैक्शन में विश्वास को खत्म कर सकता है, जिससे डिजिटल संचार की प्रामाणिकता को सत्यापित करना मुश्किल हो सकता है और संभावित रूप से सामाजिक विभाजन या राजनीतिक अस्थिरता को बढ़ावा मिल सकता है।
• सामान्य सामाजिक व्यवधान: विशिष्ट खतरों से परे, विश्वसनीय रूप से मानव-जैसे AI की व्यापक तैनाती व्यापक सामाजिक बदलावों को जन्म दे सकती है। पारस्परिक संबंध कैसे बदलते हैं जब हम निश्चित नहीं हो सकते कि हम किसी इंसान से बात कर रहे हैं या मशीन से? प्रामाणिक मानव संबंध के मूल्य का क्या होता है? क्या AI साथी सामाजिक रिक्तियों को भर सकते हैं, लेकिन वास्तविक मानव संपर्क की कीमत पर? मानव और कृत्रिम संचार के बीच धुंधली रेखाएं मौलिक सामाजिक मानदंडों को चुनौती देती हैं और यह बदल सकती हैं कि हम एक-दूसरे और स्वयं प्रौद्योगिकी से कैसे संबंधित हैं। सकारात्मक अनुप्रयोगों (जैसे उन्नत सुलभता उपकरण या व्यक्तिगत शिक्षा) और नकारात्मक परिणामों दोनों की क्षमता एक जटिल परिदृश्य बनाती है जिसे समाज अभी नेविगेट करना शुरू कर रहा है।

मानवीय तत्व: धारणा में प्रवाह

यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि ट्यूरिंग टेस्ट, और UC San Diego में किए गए प्रयोग जैसे प्रयोग, केवल मशीन क्षमता का मूल्यांकन नहीं हैं; वे मानव मनोविज्ञान और धारणा के प्रतिबिंब भी हैं। जैसा कि जोन्स अपनी टिप्पणी में निष्कर्ष निकालते हैं, परीक्षण हमें उतना ही माइक्रोस्कोप के नीचे रखता है जितना कि AI को। मानव को मशीन से अलग करने की हमारी क्षमता, या अक्षमता, हमारे अपने पूर्वाग्रहों, अपेक्षाओं और AI सिस्टम के साथ बढ़ती परिचितता (या इसकी कमी) से प्रभावित होती है।

प्रारंभ में, उपन्यास AI का सामना करते हुए, मनुष्य आसानी से मूर्ख बन सकते हैं। हालाँकि, जैसे-जैसे एक्सपोजर बढ़ता है, अंतर्ज्ञान तेज हो सकता है। लोग AI-जनित पाठ के सूक्ष्म सांख्यिकीय उंगलियों के निशान के प्रति अधिक अभ्यस्त हो सकते हैं - शायद एक अत्यधिक सुसंगत स्वर, वास्तविक ठहराव या प्रवाहहीनता की कमी, या एक विश्वकोशीय ज्ञान जो थोड़ा अप्राकृतिक लगता है। इस तरह के परीक्षणों के परिणाम इसलिए स्थिर नहींहोते हैं; वे AI परिष्कार और मानव विवेक के बीच वर्तमान अंतःक्रिया के समय में एक स्नैपशॉट का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह बोधगम्य है कि जैसे-जैसे जनता विभिन्न प्रकार के AI के साथ बातचीत करने की आदी हो जाती है, सामूहिक रूप से ‘उन्हें सूंघने’ की क्षमता में सुधार हो सकता है, संभावित रूप से एक सफल ‘नकल’ का गठन करने के लिए बार बढ़ा सकता है। AI बुद्धिमत्ता की धारणा एक गतिशील लक्ष्य है, जो एक तरफ तकनीकी प्रगति और दूसरी तरफ विकसित मानव समझ और अनुकूलन द्वारा आकार लेती है।

अब हम यहाँ से कहाँ जाएँ? बुद्धिमत्ता को पुनर्परिभाषित करना

व्यक्तित्व-संचालित ट्यूरिंग परीक्षणों में GPT-4.5 जैसे मॉडलों की सफलता AI विकास में एक महत्वपूर्ण बिंदु को चिह्नित करती है, जो भाषाई नकल की प्रभावशाली महारत का प्रदर्शन करती है। फिर भी, यह साथ ही LLMs के युग में ‘बुद्धिमत्ता’ के एक निश्चित माप के रूप में स्वयं ट्यूरिंग टेस्ट की सीमाओं पर प्रकाश डालता है। तकनीकी उपलब्धि का जश्न मनाते हुए, ध्यान शायद बदलने की जरूरत है। केवल यह पूछने के बजाय कि क्या AI हमें यह सोचने में मूर्ख बना सकता है कि यह मानव है, हमें अधिक सूक्ष्म बेंचमार्क की आवश्यकता हो सकती है जो गहरी संज्ञानात्मक क्षमताओं की जांच करते हैं - मजबूत सामान्य-ज्ञान तर्क, कारण और प्रभाव की वास्तविक समझ, वास्तव में उपन्यास स्थितियों के अनुकूलन (न केवल प्रशिक्षण डेटा पर भिन्नताएं), और नैतिक निर्णय जैसी क्षमताएं। आगे बढ़ने की चुनौती केवल ऐसी मशीनें बनाना नहीं है जो हमारी तरह बात कर सकें, बल्कि उनकी क्षमताओं और सीमाओं की वास्तविक प्रकृति को समझना, और उनकी क्षमता का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए तकनीकी और सामाजिक दोनों तरह के ढांचे विकसित करना है, जबकि हमारे बीच तेजी से परिष्कृत कृत्रिम अभिनेताओं द्वारा उत्पन्न निर्विवाद जोखिमों को कम करना है। इमिटेशन गेम जारी है, लेकिन नियम, और शायद जीतने की परिभाषा ही तेजी से विकसित हो रही है।