क्या AI मॉडल मानव बातचीत में माहिर हो गए हैं?

मानव की तरह सोचने, या कम से कम बातचीत करने में सक्षम मशीन बनाने की खोज कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) के क्षेत्र में एक लंबे समय से चली आ रही महत्वाकांक्षा है। दशकों से, इसका मानक, चाहे कितना भी विवादित क्यों न हो, अक्सर Turing Test रहा है, जिसे 20वीं सदी के मध्य में प्रतिभाशाली गणितज्ञ Alan Turing ने प्रतिपादित किया था। इसका आधार सरल लेकिन गहरा है: क्या कोई मशीन किसी मानव पूछताछकर्ता के साथ इतनी विश्वसनीय रूप से बातचीत कर सकती है कि जज उसे दूसरे मानव से विश्वसनीय रूप से अलग न कर सके? हाल के घटनाक्रम बताते हैं कि कुछ सबसे परिष्कृत बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs) इस दिलचस्प मील के पत्थर तक पहुँच गए हैं, या शायद इसे पार भी कर गए हैं, जिससे बुद्धिमत्ता, नकल और AI के भविष्य के प्रक्षेपवक्र की प्रकृति के बारे में नए सिरे से चर्चा शुरू हो गई है।

मंच तैयार करना: संवादात्मक चुनौतियों का एक नया दौर

University of California San Diego से निकले एक अध्ययन ने इस प्रश्न को तेजी से वापस फोकस में ला दिया है। शोधकर्ताओं Cameron R. Jones और Benjamin K. Bergen ने अत्याधुनिक AI सिस्टम की संवादात्मक क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए Turing Test का एक समकालीन प्रतिपादन डिजाइन किया। उनके प्रयोग में मानव प्रतिभागियों को कई AI मॉडलों के खिलाफ खड़ा किया गया, जिनमें OpenAI का उच्च सम्मानित GPT-4.5 और Meta का दुर्जेय LLaMa-3.1-405B शामिल थे। सेटअप में एक मानव जज शामिल था जो एक साथ पांच मिनट की टेक्स्ट-आधारित बातचीत में लगा हुआ था - एक छिपे हुए मानव प्रतिभागी के साथ और एक छिपे हुए AI मॉडल के साथ। इन संक्षिप्त अंतःक्रियाओं के बाद, जज का कार्य सीधा था: पहचानें कि कौन सा संवादात्मक भागीदार मशीन था और कौन सा मानव।

परिणाम, विशेष रूप से उन मॉडलों के लिए जिन्हें एक विशिष्ट व्यक्तित्व अपनाने के लिए प्रेरित किया गया था, चौंकाने वाले थे।

• GPT-4.5 का प्रदर्शन: जब मानव की तरह व्यवहार करने का निर्देश दिया गया, तो GPT-4.5 ने कथित तौर पर जजों को प्रभावशाली 73% बार मूर्ख बनाया। यह आंकड़ा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह इंगित करता है कि जजों द्वारा AI को मानव के रूप में पहचानने की संभावना बातचीत में शामिल वास्तविक मानव प्रतिभागी की तुलना में अधिक थी।
• LLaMa-3.1-405B का प्रदर्शन: Meta का बड़ा मॉडल, LLaMa-3.1-405B (जहां 405B इसकी क्षमताओं को आकार देने वाले मापदंडों की विशाल संख्या को दर्शाता है), ने भी उसी ‘व्यक्तित्व’ स्थिति के तहत विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन किया। इसे 56% बार मानव के रूप में पहचाना गया। हालांकि यह GPT-4.5 के स्कोर से कम है, यह परिणाम अभी भी इसे महत्वपूर्ण 50% सीमा से ऊपर रखता है जिसे अक्सर परीक्षण पास करने का संकेत माना जाता है, यह सुझाव देता है कि इसके प्रतिक्रियाओं को मानव प्रतिभागियों से सांख्यिकीय रूप से अलग करना मुश्किल था।
• आधारभूत तुलना: संदर्भ प्रदान करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि जज केवल यादृच्छिक रूप से अनुमान नहीं लगा रहे थे, शोधकर्ताओं ने आधारभूत मॉडल शामिल किए। ELIZA, 1960 के दशक का एक प्रसिद्ध प्रारंभिक चैटबॉट जिसे MIT में Joseph Weizenbaum द्वारा डिजाइन किया गया था, को एक नियंत्रण के रूप में शामिल किया गया था। आश्चर्यजनक रूप से, इसके प्रदर्शन ने इसके निर्माण के बाद से AI में हुई विशाल प्रगति को दर्शाया, केवल 23% ‘मानव’ रेटिंग प्राप्त की। दिलचस्प बात यह है कि GPT-4o, 2024 में जारी किया गया एक और हालिया OpenAI मॉडल, ने भी इस विशिष्ट परीक्षण सेटअप में समान आधारभूत स्तर पर प्रदर्शन किया, जिसे केवल 21% बार मानव माना गया। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन, प्रशिक्षण, या शायद प्रॉम्प्टिंग रणनीति स्वयं, मानव-जैसी संवादात्मक प्रदर्शन प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।

अध्ययन की कार्यप्रणाली, इस त्रि-पक्षीय सेटअप (जज, छिपा हुआ मानव, छिपा हुआ AI) को नियोजित करते हुए, Turing बेंचमार्क के खिलाफ AI का मूल्यांकन करने के कुछ पहले के प्रयासों की तुलना में इसकी कठोरता के लिए जानी जाती है। इसका उद्देश्य संवादात्मक अप्रभेद्यता का आकलन करने के लिए एक अधिक चुनौतीपूर्ण और यथार्थवादी परिदृश्य बनाना है।

व्यक्तित्व की शक्ति: AI एक मेथड एक्टर के रूप में

इस विशेष अध्ययन में GPT-4.5 और LLaMa-3.1-405B की सफलता दर को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक विशिष्ट ‘व्यक्तित्व’ संकेतों का उपयोग था। शोधकर्ताओं ने मॉडलों का परीक्षण मानव-जैसे चरित्र या लहजे को अपनाने के निर्देशों के साथ और बिना दोनों तरह से किया। जब व्यक्तित्व प्रॉम्प्ट लागू किया गया तो प्रदर्शन में महत्वपूर्ण उछाल आधुनिक LLMs के एक प्रमुख पहलू को रेखांकित करता है: निर्देशों के आधार पर अपने आउटपुट को अनुकूलित करने की उनकी उल्लेखनीय क्षमता।

AI के लिए ‘व्यक्तित्व अपनाना’ क्या मायने रखता है? इसका मतलब है कि मॉडल अपने आप को समायोजित करता है:

1. टोन और शैली: आकस्मिक भाषा की नकल करना, बोलचाल की भाषा का उपयोग करना, या यहां तक ​​कि झिझक या प्रतिबिंब का अनुकरण करना।
2. सामग्री फोकस: संभावित रूप से व्यक्तिगत अनुभवों (भले ही गढ़े हुए) का संदर्भ देना, राय व्यक्त करना, या अपनाए गए चरित्र से संबंधित छोटी-छोटी बातों में संलग्न होना।
3. इंटरेक्शन पैटर्न: उन तरीकों से प्रतिक्रिया देना जो अधिक इंटरैक्टिव महसूस करते हैं और विशुद्ध रूप से सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली की तरह कम।

यह क्षमता सीधे तौर पर इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के तरीके से उपजी है। LLMs उन विशाल डेटासेट से पैटर्न, शैलियों और जानकारी सीखते हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें मुख्य रूप से इंटरनेट और डिजीटल साहित्य में मनुष्यों द्वारा उत्पन्न टेक्स्ट और कोड होते हैं। जब किसी विशिष्ट प्रकार के व्यक्ति की तरह कार्य करने के लिए प्रेरित किया जाता है, तो मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा के भीतर मानव वार्तालाप के विशाल उदाहरणों पर आधारित होता है जो उस व्यक्तित्व के साथ संरेखित होते हैं। यह वास्तविक व्यक्तित्व के बारे में कम और परिष्कृत पैटर्न मिलान और पीढ़ी के बारे में अधिक है।

यह इस विचार की ओर ले जाता है, जैसा कि नवाचार थिंक-टैंक NostaLab के संस्थापक John Nosta जैसे पर्यवेक्षकों द्वारा व्यक्त किया गया है, कि शायद हम जो देख रहे हैं वह जरूरी नहीं कि मानव अर्थों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता हो, बल्कि अत्यधिक उन्नत कृत्रिम सहानुभूति हो - या कम से कम, इसका विश्वसनीय अनुकरण। AI सहानुभूति महसूस नहीं कर रहा है, लेकिन इसने इसे व्यक्त करने से जुड़े भाषाई पैटर्न सीख लिए हैं। सफलता व्यवहारिक नकल पर निर्भर करती है, प्रतिक्रियाओं को एक ऐसी स्वभाव के साथ तैयार करना जो मानव-जैसा लगता है, खासकर परीक्षण में उपयोग की जाने वाली पांच मिनट की बातचीत जैसी छोटी अंतःक्रियाओं के दौरान।

शोधकर्ताओं ने स्वयं इस अनुकूलन क्षमता पर प्रकाश डाला: ‘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 गुजरने में इतना सक्षम।’ यह लचीलापन एक दोधारी तलवार है, जो उल्लेखनीय संवादात्मक प्रवाह को सक्षम करता है जबकि साथ ही प्रामाणिकता और हेरफेर की क्षमता के बारे में सवाल उठाता है।

एक ऐतिहासिक उपलब्धि या एक त्रुटिपूर्ण मीट्रिक? Turing Test का पुनर्मूल्यांकन

जबकि सुर्खियां AI के Turing Test ‘पास’ करने का ढिंढोरा पीट सकती हैं, इस उपलब्धि के महत्व पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। क्या एक संक्षिप्त टेक्स्ट चैट में अधिकांश जजों को समझाना वास्तव में मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता के बराबर है? अध्ययन लेखकों सहित अधिकांश विशेषज्ञ, अप्रत्यक्ष रूप से, तर्क देंगे नहीं।

Turing Test, इंटरनेट-स्केल डेटा पर प्रशिक्षित LLMs के आगमन से बहुत पहले कल्पना की गई थी, मुख्य रूप से संवादात्मक प्रदर्शन को मापता है, न कि गहरी संज्ञानात्मक क्षमताओं जैसे:

• समझ: क्या AI वास्तव में बातचीत की बारीकियों और निहितार्थों को समझता है, या यह केवल सांख्यिकीय रूप से सबसे संभावित अगले शब्दों की भविष्यवाणी कर रहा है?
• चेतना: जागरूकता और विचार का व्यक्तिपरक अनुभव दृढ़ता से मनुष्यों (और संभावित रूप से अन्य जैविक जीवन) के दायरे में रहता है। वर्तमान AI मॉडल इसके होने का कोई सबूत नहीं दिखाते हैं।
• तर्क: जबकि AI विशिष्ट डोमेन में तार्किक कदम उठा सकता है, सामान्य-उद्देश्य तर्क, सामान्य ज्ञान और उपन्यास स्थितियों में कारण-और-प्रभाव को समझने की इसकी क्षमता अभी भी मनुष्यों की तुलना में सीमित है।
• इरादा: AI प्रतिक्रियाएं एल्गोरिदम और डेटा के आधार पर उत्पन्न होती हैं; उनमें वास्तविक विश्वासों, इच्छाओं या इरादों की कमी होती है जो उनके संचार को संचालित करते हैं।

इसलिए, Turing Test पर एक उच्च स्कोर दर्शाता है कि एक AI नकल का खेल असाधारण रूप से अच्छी तरह से खेल सकता है, खासकर जब विशिष्ट संकेतों द्वारा निर्देशित किया जाता है। इसने ऐसे टेक्स्ट उत्पन्न करना सीख लिया है जो मानव संवादात्मक पैटर्न के साथ निकटता से संरेखित होते हैं। टेक एजुकेशन कंपनी Waye की संस्थापक Sinead Bovell ने इस पर विचार करते हुए सवाल उठाया कि क्या यह वास्तव में आश्चर्यजनक है कि ‘किसी भी एक व्यक्ति द्वारा पढ़े या देखे जा सकने वाले से अधिक मानव डेटा’ पर प्रशिक्षित AI अंततः ‘मानव जैसा लगने’ में उत्कृष्टता प्राप्त करेगा।

यह एक मौलिक प्रश्न उठाता है: क्या Turing Test अभी भी 21वीं सदी में AI प्रगति के लिए एक प्रासंगिक या पर्याप्त बेंचमार्क है? कुछ का तर्क है कि बातचीत के माध्यम से धोखे पर इसका ध्यान बहुत संकीर्ण और संभावित रूप से भ्रामक है। यह उन क्षमताओं का पर्याप्त रूप से आकलन नहीं करता है जिन्हें हम अक्सर सच्ची बुद्धिमत्ता से जोड़ते हैं, जैसे समस्या-समाधान, रचनात्मकता, नैतिक निर्णय, या पूरी तरह से नए भौतिक या वैचारिक वातावरण के अनुकूलन क्षमता।

ऐतिहासिक संदर्भ भी प्रासंगिक है। AI के Turing Test पास करने के दावे पहले भी सामने आ चुके हैं। 2014 में, ‘Eugene Goostman’ नामक एक चैटबॉट, जिसे 13 वर्षीय यूक्रेनी लड़के का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, ने कथित तौर पर इसी तरह के परीक्षण कार्यक्रम के दौरान 33% जजों को आश्वस्त किया। जबकि उस समय कुछ लोगों द्वारा इसकी प्रशंसा की गई थी, 33% सफलता दर आमतौर पर उद्धृत 50% सीमा से कम थी और एक व्यक्तित्व (एक गैर-देशी अंग्रेजी बोलने वाला किशोर) का उपयोग करके हासिल की गई थी जो व्याकरण संबंधी त्रुटियों या ज्ञान अंतराल को क्षमा कर सकता था। हाल के परिणामों की तुलना में जो 50% से अधिक हैं और अधिक परिष्कृत मॉडलों के साथ 73% तक पहुँचते हैं, संवादात्मक AI में प्रगति निर्विवाद है, लेकिन परीक्षण की सीमाएँ स्वयं प्रासंगिक बनी हुई हैं।

इंजन के अंदर झांकना: संवादात्मक कौशल के चालक

GPT-4.5 जैसे मॉडलों का प्रभावशाली प्रदर्शन आकस्मिक नहीं है; यह AI विकास में अथक नवाचार और शोधन का परिणाम है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल के डोमेन के भीतर। कई कारक ऐसे मानव-जैसे टेक्स्ट उत्पन्न करने की उनकी क्षमता में योगदान करते हैं:

1. विशाल डेटासेट: आधुनिक LLMs को वास्तव में टेक्स्ट और कोड की चौंका देने वाली मात्रा पर प्रशिक्षित किया जाता है। यह विशाल एक्सपोजर उन्हें जटिल व्याकरणिक संरचनाओं, विविध शब्दावली, शैलीगत बारीकियों, तथ्यात्मक जानकारी (हालांकि हमेशा सटीक नहीं), और सामान्य संवादात्मक अनुक्रमों को सीखने की अनुमति देता है।
2. परिष्कृत आर्किटेक्चर: अंतर्निहित तकनीक, जो अक्सर Transformer आर्किटेक्चर पर आधारित होती है, ‘attention’ जैसे तंत्र का उपयोग करती है जो मॉडल को आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट प्रॉम्प्ट में विभिन्न शब्दों के महत्व को तौलने की अनुमति देती है। यह टेक्स्ट के लंबे हिस्सों पर संदर्भ और सुसंगतता बनाए रखने में मदद करता है।
3. उन्नत प्रशिक्षण तकनीकें: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) जैसी तकनीकों का उपयोग मॉडल को ठीक करने के लिए किया जाता है। मनुष्य विभिन्न AI प्रतिक्रियाओं को रेट करते हैं, मॉडल को ऐसे आउटपुट उत्पन्न करने की ओर मार्गदर्शन करते हैं जो अधिक सहायक, हानिरहित और सत्य हों - और अक्सर, अधिक मानव-लगने वाले हों।
4. पैरामीटर स्केल: LLaMa-3.1-405B जैसे मॉडल, सैकड़ों अरबों मापदंडों के साथ, प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई जानकारी को संग्रहीत और संसाधित करने की अधिक क्षमता रखते हैं, जिससे अधिक जटिल और सूक्ष्म टेक्स्ट पीढ़ी सक्षम होती है।
5. संदर्भ प्रतिधारण: नए मॉडल बातचीत के पहले के हिस्सों को ‘याद रखने’ की बेहतर क्षमता प्रदर्शित करते हैं, जिससे अधिक सुसंगत और प्रासंगिक बातचीत होती है, जो मानव संवाद का एक प्रमुख पहलू है।
6. मल्टीमॉडल फाउंडेशन: GPT-4 जैसे पूर्ववर्तियों पर निर्माण, जिसमें टेक्स्ट से परे क्षमताएं (जैसे छवि समझ) शामिल थीं, नए मॉडलों को संभावित रूप से समृद्ध आंतरिक प्रतिनिधित्व देता है, भले ही परीक्षण इंटरैक्शन पूरी तरह से टेक्स्ट-आधारित हो।

जब OpenAI ने GPT-4.5 का पूर्वावलोकन किया, तो CEO Sam Altman ने टिप्पणी की, ‘यह पहला मॉडल है जो मुझे एक विचारशील व्यक्ति से बात करने जैसा महसूस कराता है।’ हालांकि व्यक्तिपरक, यह भावना गुणात्मक छलांग को दर्शाती है जो इन तकनीकी प्रगति ने संवादात्मक क्षमता में सक्षम की है। व्यक्तित्व प्रॉम्प्ट तब एक शक्तिशाली लीवर के रूप में कार्य करता है, इन क्षमताओं को सीखे गए डेटा से खींची गई एक विशिष्ट मानव संवादात्मक शैली की नकल करने की ओर निर्देशित करता है।

वास्तविकता के माध्यम से लहरें: सामाजिक और आर्थिक विचार

यह प्रदर्शन कि AI विश्वसनीय रूप से मानव वार्तालाप की नकल कर सकता है, भले ही यह सच्ची बुद्धिमत्ता के बराबर न हो, महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया के निहितार्थ रखता है जो अकादमिक परीक्षणों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। जैसा कि Sinead Bovell ने उल्लेख किया है, इन प्रगतियों के संभावित रूप से ‘बड़े आर्थिक और सामाजिक निहितार्थ’ हैं।

• नौकरी बाजार में व्यवधान: संचार पर बहुत अधिक निर्भर क्षेत्र AI एकीकरण और संभावित विस्थापन के लिए प्रमुख उम्मीदवार हैं। ग्राहक सेवा भूमिकाएँ, सामग्री निर्माण (लेख लिखना, मार्केटिंग कॉपी), अनुवाद सेवाएँ, और यहाँ तक कि ट्यूटरिंग या व्यक्तिगत सहायता के कुछ पहलू भी परिष्कृत चैटबॉट्स और AI एजेंटों द्वारा तेजी से संभाले जा सकते हैं। ‘Agentic AI’ की ओर हालिया धक्का - डेटा विश्लेषण, बिक्री सहायता, या स्वास्थ्य सेवा प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में स्वायत्त रूप से वर्कफ़्लो करने के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम - को और गति मिलती है यदि ये एजेंट मानव-जैसी प्रवाह के साथ संवाद भी कर सकते हैं।
• मानवीय रिश्ते और विश्वास: जैसे-जैसे AI सहानुभूति और व्यक्तित्व की नकल करने में अधिक माहिर होता जाता है, यह मानव संपर्क की गतिशीलताको बदल सकता है। क्या लोग AI साथियों के साथ भावनात्मक बंधन बनाएंगे? जब मानव और AI के बीच अंतर करना कठिन हो जाता है तो हम ऑनलाइन इंटरैक्शन में प्रामाणिकता कैसे सुनिश्चित करेंगे? धोखे की संभावना, चाहे वह घोटालों के लिए हो, गलत सूचना फैलाने के लिए हो, या राय में हेरफेर करने के लिए हो, काफी बढ़ जाती है।
• ‘डीपर फेक्स’ का उदय: FAU में Center for the Future Mind की संस्थापक निदेशक Susan Schneider ने प्रक्षेपवक्र के बारे में चिंता व्यक्त की, ‘डीपर फेक्स’ और यहां तक ​​कि ‘चैटबॉट साइबरवार’ से जुड़े संभावित ‘दुःस्वप्न’ परिदृश्य की भविष्यवाणी की। यदि AI टेक्स्ट में व्यक्तियों की विश्वसनीय रूप से नकल कर सकता है, तो दुर्भावनापूर्ण प्रतिरूपण की संभावना नाटकीय रूप से बढ़ जाती है।
• नैतिक संरेखण: Schneider ने संरेखण के महत्वपूर्ण मुद्दे पर भी प्रकाश डाला: यह सुनिश्चित करना कि AI सिस्टम मानवीय मूल्यों के अनुसार व्यवहार करें। एक AI जो पूरी तरह से मानव वार्तालाप की नकल कर सकता है, लेकिन जिसमें नैतिक कम्पास की कमी है या प्रशिक्षण के दौरान सीखे गए पक्षपाती डेटा पर काम करता है, हानिकारक रूढ़ियों को बनाए रख सकता है या अनैतिक सिफारिशें कर सकता है, जबकि पूरी तरह से उचित लग रहा है। तथ्य यह है कि इन मॉडलों ने आवश्यक रूप से ‘ठीक से संरेखित’ हुए बिना परीक्षण पास कर लिया, कई शोधकर्ताओं के लिए चिंता का विषय है।

संवादात्मक रूप से मानव के रूप में ‘पास’ होने की क्षमता केवल एक तकनीकी जिज्ञासा नहीं है; यह सीधे तौर पर इस बात से जुड़ा है कि हम तेजी से डिजिटल होती दुनिया में कैसे काम करते हैं, संवाद करते हैं, भरोसा करते हैं और एक-दूसरे से संबंधित होते हैं।

भविष्य का निर्धारण: नकल से परे वास्तविक क्षमता की ओर

जबकि GPT-4.5 और LLaMa-3.1 से जुड़े हालिया Turing Test परिणाम AI विकास के इतिहास में उल्लेखनीय मील के पत्थर हैं, वे मुख्य रूप से प्राकृतिक भाषा निर्माण और नकल में आश्चर्यजनक प्रगति को उजागर करते हैं। कई विशेषज्ञों के बीच आम सहमति यह है कि ध्यान अब ऐसे AI विकसित करने की ओर स्थानांतरित होना चाहिए जो वास्तविक समझ, तर्क और नैतिक व्यवहार प्रदर्शित करता है, बजाय इसके कि केवल संवादात्मक नकल में उत्कृष्टता प्राप्त करे।

इसके लिए पारंपरिक Turing Test से आगे बढ़कर नए बेंचमार्क और मूल्यांकन विधियों की ओर बढ़ने की आवश्यकता है। ये कैसे दिख सकते हैं?

• उपन्यास स्थितियों में जटिल समस्या-समाधान पर केंद्रित परीक्षण।
• मजबूत सामान्य ज्ञान तर्क का मूल्यांकन।
• अस्पष्ट परिदृश्यों में नैतिक निर्णय लेने का आकलन।
• रचनात्मकता और मौलिक विचार के उपाय, न कि केवल मौजूदा पैटर्न का पुनर्संयोजन।
• दीर्घकालिक योजना और रणनीतिक सोच की आवश्यकता वाले परीक्षण।

क्षेत्र में कई लोगों के लिए अंतिम लक्ष्य केवल विश्वसनीय वार्तालापकर्ता बनाना नहीं है, बल्कि ऐसे AI विकसित करना है जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने और मानव क्षमताओं को बढ़ाने के लिए विश्वसनीय, भरोसेमंद उपकरण के रूप में काम कर सकें। जैसा कि मूल रिपोर्टिंग में समापन विचारों ने सुझाव दिया था, AI का भविष्य संभवतः इसकी व्यावहारिक उपयोगिता में अधिक निहित है - वैज्ञानिक खोज में सहायता करना, स्वास्थ्य सेवा में सुधार करना, जटिल प्रणालियों का प्रबंधन करना - बजाय इसके कि केवल विश्वसनीय रूप से चैट करने की क्षमता में।

Artificial General Intelligence (AGI) की ओर यात्रा, यदि प्राप्त करने योग्य है, लंबी और जटिल है। Turing Test पास करने जैसे मील के पत्थर रास्ते में महत्वपूर्ण मार्कर हैं, जो वर्तमान तकनीकों की शक्ति का प्रदर्शन करते हैं। हालांकि, वे हमारे वर्तमान मेट्रिक्स की सीमाओं और गहन नैतिक और सामाजिक प्रश्नों की महत्वपूर्ण याद दिलाने वाले के रूप में भी काम करते हैं जिन्हें हमें संबोधित करना चाहिए क्योंकि ये शक्तिशाली प्रौद्योगिकियां विकसित होती रहती हैं। नकल के खेल में नए चैंपियन हो सकते हैं, लेकिन वास्तव में बुद्धिमान, लाभकारी और संरेखित AI बनाने की चुनौती अभी शुरू हुई है।