AI मॉडेल्सनी ट्युरिंग टेस्ट पार केली: एक महत्त्वाचा टप्पा

कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (Artificial Intelligence - AI) क्षेत्र सतत बदलत आहे, ज्यात एकेकाळी केवळ विज्ञान कथांमध्ये मर्यादित असलेले टप्पे गाठले जात आहेत. नुकत्याच झालेल्या एका घडामोडीने तंत्रज्ञान समुदायात आणि त्यापलीकडे खळबळ उडवून दिली आहे: दोन अत्याधुनिक AI मॉडेल्सनी ट्युरिंग टेस्टची (Turing Test) गुंतागुंत यशस्वीपणे हाताळल्याचे वृत्त आहे. विसाव्या शतकाच्या मध्यात ब्रिटिश गणितज्ञ अॅलन ट्युरिंग (Alan Turing) यांनी संकल्पित केलेला हा प्रतिष्ठित मापदंड, मशीन इंटेलिजन्ससाठी (machine intelligence) दीर्घकाळापासून एक वैचारिक माउंट एव्हरेस्ट म्हणून उभा आहे – हे मोजमाप की एखादे मशीन इतके खात्रीशीरपणे संभाषण करू शकते का की ते मानवापासून वेगळे ओळखता येत नाही. OpenAI चे GPT-4.5 आणि Meta चे Llama-3.1 मॉडेल्सनी हे शिखर गाठल्याची बातमी AI च्या उत्क्रांतीमधील संभाव्य निर्णायक क्षण दर्शवते, ज्यामुळे मानवी आकलन (human cognition) आणि कृत्रिम क्षमता (artificial capability) यांच्यातील वाढत्या अस्पष्ट सीमांचे नव्याने परीक्षण करण्यास भाग पाडले जात आहे.

महत्त्वपूर्ण प्रयोग: रचना आणि आश्चर्यकारक परिणाम

हे AI सिस्टीम्स ट्युरिंग टेस्ट उत्तीर्ण झाल्याचा दावा कॅलिफोर्निया विद्यापीठ, सॅन दिएगो (University of California San Diego) येथील कॅमेरॉन आर. जोन्स (Cameron R. Jones) आणि बेंजामिन के. बर्गेन (Benjamin K. Bergen) यांनी केलेल्या संशोधनातून आला आहे. त्यांचे हे संशोधन सध्या समवयस्क पुनरावलोकनाच्या (peer review) प्रतीक्षेत आहे. या संशोधनात ट्युरिंगच्या मूळ प्रस्तावाच्या भावनेचे पालन करणारी आणि आधुनिक कठोरता समाविष्ट करणारी पद्धत वापरण्यात आली. साध्या, दोन-पक्षीय चाचण्यांच्या मर्यादा ओळखून, जोन्स आणि बर्गेन यांनी अधिक आव्हानात्मक तीन-पक्षीय संवाद मॉडेल (three-party interaction model) लागू केले.

या रचनेत, एक मानवी सहभागी (interrogator) एकाच वेळी पाच मिनिटांच्या कालावधीसाठी स्वतंत्र, टेक्स्ट-आधारित संभाषणांमध्ये गुंतला होता. एक संभाषण भागीदार दुसरा मानव होता, तर दुसरा AI सिस्टीम होता. महत्त्वाचे म्हणजे, इंटेरोगेटरला कोण कोण आहे हे माहीत नव्हते. पाच मिनिटांच्या संभाषणानंतर, इंटेरोगेटरचे काम स्पष्ट होते: मशीनला ओळखणे. ही रचना थेट तुलना करण्यास भाग पाडते आणि केवळ AI एकटेपणात मानवी वाटते का हे विचारण्यापेक्षा अधिक मजबूत मूल्यांकन मानले जाते.

निष्कर्ष विशिष्ट लोकसंख्येमुळे biais होऊ नयेत यासाठी, संशोधकांनी दोन भिन्न लोकसंख्येवर त्यांची रचना तपासली:

1. पदवीपूर्व विद्यार्थी (Undergraduate students), जे सामान्यतः डिजिटल कम्युनिकेशनशी परिचित असलेल्या तरुण लोकसंख्येचे प्रतिनिधित्व करतात.
2. प्रोलिफिक वर्कर्स (Prolific workers) (ऑनलाइन प्लॅटफॉर्मवरून भरती केलेले), जे विविध ऑनलाइन संवादांची सवय असलेल्या लोकसंख्येच्या व्यापक क्रॉस-सेक्शनचे प्रतिनिधित्व करतात.

या काळजीपूर्वक दृष्टिकोनातून मिळालेले परिणाम धक्कादायक होते.

• OpenAI चे GPT-4.5 उल्लेखनीयपणे प्रभावी ठरले. जेव्हा विशिष्ट व्यक्तिरेखा (persona) स्वीकारण्याची सूचना दिली गेली (याबद्दल नंतर अधिक), तेव्हा ते केवळ खात्रीशीर नव्हते; ते सहभागी असलेल्या प्रत्यक्ष मानवांपेक्षा अधिक खात्रीशीर होते. इंटेरोगेटर्सनी GPT-4.5 ला तब्बल 73% वेळा मानवी सहभागी म्हणून ओळखले. हा आकडा केवळ पारंपरिक 50% उत्तीर्ण उंबरठ्यापेक्षाच नव्हे, तर इंटेरोगेटर्सनी प्रत्यक्ष मानवी भागीदारांना योग्यरित्या ओळखण्याच्या दरापेक्षाही लक्षणीयरीत्या जास्त आहे.
• Meta चे Llama-3.1-405B, आणखी एक अत्याधुनिक लार्ज लँग्वेज मॉडेल (large language model), याने देखील प्रभावी कामगिरी केली. मानवी म्हणून ओळखले जाण्यात त्याने 56% यश दर गाठला, जो निवडी यादृच्छिक (random) असल्यास अपेक्षित असलेल्या बेसलाइन कामगिरीशी (सुमारे 50%) प्रभावीपणे जुळतो आणि मानवी संभाषणात्मक पद्धतींचे अनुकरण करण्याची मजबूत क्षमता दर्शवितो.

हे उच्च यश दर प्रयोगात समाविष्ट असलेल्या बेसलाइन आणि कंट्रोल मॉडेल्सच्या कामगिरीच्या अगदी विरुद्ध आहेत:

• GPT-4o, एक सक्षम परंतु संभाव्यतः कमी प्रगत OpenAI मॉडेल, याचा विजय दर केवळ 21% होता.
• ELIZA, 1960 च्या दशकात विकसित केलेला एक प्राथमिक चॅटबॉट, कंट्रोल म्हणून काम करत होता. कमी अत्याधुनिक सिस्टीमचा सामना करताना इंटेरोगेटर्स खरोखरच अमानवी प्रतिसाद ओळखू शकतात याची पुष्टी करण्यासाठी त्याचा समावेश महत्त्वाचा होता. अपेक्षेप्रमाणे, ELIZA ने खराब कामगिरी केली, बहुतांश वेळा त्याला अमानवी म्हणून योग्यरित्या ओळखले गेले (केवळ 23% विजय दर, जो मूलतः नॉईज फ्लोअर किंवा सहभागी त्रुटी मोजतो).

GPT-4.5 आणि Llama-3.1 ची कामगिरी GPT-4o आणि ELIZA च्या तुलनेत लक्षणीय फरक दर्शवते, जी अलीकडील AI विकासातील प्रगती अधोरेखित करते. संशोधकांचा दावा आहे की त्यांचे संशोधन ‘मूळ तीन-पक्षीय ट्युरिंग टेस्ट उत्तीर्ण होणारी कोणतीही सिस्टीम असल्याचा पहिला मजबूत पुरावा’ प्रदान करते, हा दावा, समवयस्क पुनरावलोकनानंतर, AI इतिहासातील एक महत्त्वपूर्ण क्षण दर्शवितो.

व्यक्तिरेखा (Persona) आणि प्रॉम्प्टिंगची (Prompting) महत्त्वपूर्ण भूमिका

तथापि, AI च्या विजयाच्या कथनात एक महत्त्वपूर्ण अट आहे, जी मुख्य आकड्यांमागील सूक्ष्म वास्तव हायलाइट करते. GPT-4.5 आणि Llama-3.1 चे प्रभावी यश दर केवळ त्यांच्या मूळ, आउट-ऑफ-द-बॉक्स क्षमतांमधून साधले गेले नाहीत. त्याऐवजी, मानवी इंटेरोगेटर्सना फसवण्याची त्यांची क्षमता त्यांना संवाद सुरू होण्यापूर्वी दिलेल्या विशिष्ट सूचनांवर – प्रॉम्प्ट्स (prompts) – मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून होती.

संशोधकांनी AI मॉडेल्सना एक काळजीपूर्वक परिभाषित व्यक्तिरेखा स्वीकारण्याचे निर्देश दिले: एका तरुण, काहीशा अंतर्मुख व्यक्तीची जी इंटरनेट संस्कृतीबद्दल (internet culture) जाणकार आहे. हे विशिष्ट व्यक्तिचित्रण त्यांच्या यशाची गुरुकिल्ली ठरलेले दिसते. जेव्हा तेच प्रगत AI मॉडेल्स (GPT-4.5 आणि Llama-3.1) या व्यक्तिरेखा प्रॉम्प्टशिवाय चाचणीतून चालवले गेले, तेव्हा त्यांची कामगिरी लक्षणीयरीत्या घसरली. मानवी इंटेरोगेटर्सनी त्यांना मशीन म्हणून अधिक सहजपणे ओळखले.

हे निष्कर्ष अनेक कारणांसाठी अत्यंत महत्त्वाचे आहेत:

1. हे प्रॉम्प्ट इंजिनिअरिंगची (prompt engineering) शक्ती अधोरेखित करते: प्रभावी प्रॉम्प्ट्स तयार करण्याची क्षमता लार्ज लँग्वेज मॉडेल्सच्या क्षमतांचा लाभ घेण्यासाठी अधिकाधिक केंद्रस्थानी येत आहे. हे संशोधन दर्शवते की प्रॉम्प्टिंग केवळ AI कडून योग्य माहिती मिळवण्यापुरते मर्यादित नाही; तर विशिष्ट संदर्भात बसण्यासाठी त्याचे वर्तन, टोन आणि स्पष्ट व्यक्तिमत्व आकारण्यासाठी देखील आहे. येथील यश हे अंतर्निहित AI आर्किटेक्चरइतकेच कुशल प्रॉम्प्टिंगचेही प्रमाण मानले जाऊ शकते.
2. हे ‘उत्तीर्ण’ होण्याचा अर्थ काय यावर प्रश्नचिन्ह निर्माण करते: जर एखादे AI केवळ विशिष्ट प्रकारच्या मानवासारखे वागण्यासाठी विशेष प्रशिक्षण दिल्यावरच ट्युरिंग टेस्ट उत्तीर्ण होऊ शकत असेल, तर ते खरोखर ट्युरिंगच्या मूळ आव्हानाच्या भावनेला पूर्ण करते का? की ते केवळ मॉडेलची लवचिकता आणि स्पष्ट स्टेज दिशानिर्देश दिल्यावर अत्याधुनिक अनुकरणाची क्षमता दर्शवते?
3. हे अनुकूलनक्षमतेला (adaptability) एक प्रमुख वैशिष्ट्य म्हणून हायलाइट करते: जसे जोन्स आणि बर्गेन त्यांच्या पेपरमध्ये नमूद करतात, ‘हे कदाचित LLMs ला वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये त्यांचे वर्तन जुळवून घेण्यासाठी प्रॉम्प्ट करण्याची सुलभता आहे जी त्यांना इतकी लवचिक बनवते: आणि वरवर पाहता मानवी म्हणून उत्तीर्ण होण्यास इतकी सक्षम.’ ही अनुकूलनक्षमता निःसंशयपणे एक शक्तिशाली वैशिष्ट्य आहे, परंतु ती मूळ ‘बुद्धिमत्ते’ (intelligence) ऐवजी प्रोग्राम करण्यायोग्य कामगिरीवर (programmable performance) लक्ष केंद्रित करते.

व्यक्तिरेखेवरील अवलंबित्व सूचित करते की सध्याचे AI, अगदी त्याच्या सर्वात प्रगत स्तरावरही, कदाचित सामान्यीकृत, मूळ ‘मानवासारखी’ (human-like) गुणवत्ता धारण करत नाही, तर सूचना दिल्यावर विशिष्ट मानवासारखे मुखवटे धारण करण्यात उत्कृष्ट आहे.

अनुकरणाच्या पलीकडे: खऱ्या बुद्धिमत्तेवर प्रश्नचिन्ह

संशोधक स्वतः त्यांच्या निष्कर्षांच्या अर्थाला मर्यादित ठेवण्याची काळजी घेतात. ही विशिष्ट संभाषणात्मक चाचणी उत्तीर्ण होणे, अगदी कठोर परिस्थितीतही, स्वयंचलितपणे खऱ्या मशीन इंटेलिजन्स, चेतना (consciousness) किंवा समजूतदारपणाच्या (understanding) आगमनाशी बरोबरी करू नये. ट्युरिंग टेस्ट, ऐतिहासिकदृष्ट्या महत्त्वपूर्ण असली तरी, प्रामुख्याने मर्यादित संदर्भात (एक लहान टेक्स्ट संभाषण) वर्तनात्मक अविभाज्यता (behavioral indistinguishability) तपासते. ती necessariamente तर्क (reasoning), सामान्य ज्ञान (common sense), नैतिक निर्णय (ethical judgment) किंवा खरी आत्म-जागरूकता (self-awareness) यांसारख्या खोल संज्ञानात्मक क्षमतांची तपासणी करत नाही.

GPT-4.5 आणि Llama-3.1 सारखे आधुनिक लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) इंटरनेटवरून स्क्रॅप केलेल्या टेक्स्ट आणि कोडच्या अकल्पनीय विशाल डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जातात. ते नमुने ओळखण्यात, क्रमातील पुढील शब्दाचा अंदाज लावण्यात आणि सांख्यिकीयदृष्ट्या मानवी संवादासारखा दिसणारा टेक्स्ट तयार करण्यात उत्कृष्ट आहेत. टेक एज्युकेशन कंपनी Waye च्या संस्थापक सिनेड बोव्हेल (Sinead Bovell) यांनी योग्यरित्या प्रश्न विचारला, ‘हे पूर्णपणे आश्चर्यकारक आहे का की… AI अखेरीस ‘मानवासारखे बोलण्यात’ आपल्याला हरवेल जेव्हा ते कोणत्याही एका व्यक्तीने कधीही वाचू किंवा पाहू शकणाऱ्या मानवी डेटापेक्षा जास्त डेटावर प्रशिक्षित केले गेले आहे?’

हा दृष्टीकोन सूचित करतो की AI necessariamente मानवासारखे ‘विचार’ करत नाही, तर अब्जावधी शब्दांच्या प्रदर्शनामुळे परिष्कृत झालेल्या पॅटर्न-मॅचिंग आणि अनुकरणाचे एक अविश्वसनीयपणे अत्याधुनिक स्वरूप तैनात करत आहे, जे असंख्य मानवी संभाषणे, लेख आणि परस्परसंवादांचे प्रतिनिधित्व करतात. त्यामुळे चाचणीतील यश हे मानवासारख्या आकलनाच्या दिशेने मूलभूत झेप घेण्याऐवजी त्याच्या प्रशिक्षण डेटाच्या प्रचंड प्रमाणात आणि व्यापकतेचे प्रतिबिंब असू शकते.

परिणामी, अभ्यासाच्या लेखकांसह अनेक तज्ञ असा युक्तिवाद करतात की ट्युरिंग टेस्ट, एक मौल्यवान ऐतिहासिक चिन्हक असली तरी, AI मधील अर्थपूर्ण प्रगती मोजण्यासाठी यापुढे सर्वात योग्य मापदंड असू शकत नाही. भविष्यातील मूल्यांकनांनी अधिक मागणी असलेल्या निकषांवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे यावर एक वाढता एकमत आहे, जसे की:

• मजबूत तर्क (Robust Reasoning): AI ची जटिल समस्या सोडवण्याची, तार्किक निष्कर्ष काढण्याची आणि कारण आणि परिणाम समजून घेण्याची क्षमता तपासणे.
• नैतिक संरेखन (Ethical Alignment): AI ची निर्णय घेण्याची प्रक्रिया मानवी मूल्ये आणि नैतिक तत्त्वांशी जुळते की नाही याचे मूल्यांकन करणे.
• सामान्य ज्ञान (Common Sense): भौतिक आणि सामाजिक जगाबद्दलच्या अव्यक्त ज्ञानावर AI ची पकड तपासणे, जे मानव गृहीत धरतात.
• नवीन परिस्थितींशी जुळवून घेण्याची क्षमता (Adaptability to Novel Situations): AI त्याच्या प्रशिक्षण डेटापेक्षा लक्षणीयरीत्या भिन्न असलेल्या परिस्थितींचा सामना करताना किती चांगली कामगिरी करते हे मोजणे.

चर्चा ‘ते आपल्यासारखे बोलू शकते का?’ वरून ‘ते आपल्यासारखे तर्क करू शकते, समजू शकते आणि जबाबदारीने वागू शकते का?’ याकडे वळते.

ऐतिहासिक संदर्भ आणि पूर्वीचे प्रयत्न

ट्युरिंग टेस्ट उत्तीर्ण होऊ शकणारे मशीन तयार करण्याच्या शोधाने दशकांपासून संगणक शास्त्रज्ञ आणि जनतेला मोहित केले आहे. हे अलीकडील संशोधन यशाचे दावे समोर येण्याची पहिली वेळ नाही, जरी पूर्वीच्या घटनांना अनेकदा संशय किंवा पात्रतेसह सामोरे जावे लागले आहे.

कदाचित सर्वात प्रसिद्ध पूर्वीचा दावा Eugene Goostman चॅटबॉट 2014 शी संबंधित होता. या प्रोग्रामचा उद्देश 13 वर्षांच्या युक्रेनियन मुलाचे अनुकरण करणे हा होता. अॅलन ट्युरिंगच्या मृत्यूच्या 60 व्या वर्धापन दिनानिमित्त एका स्पर्धेत, Goostman ने पाच मिनिटांच्या संभाषणादरम्यान 33% न्यायाधीशांना ते मानव असल्याचे पटवून देण्यात यश मिळवले. जरी हे ‘ट्युरिंग टेस्ट उत्तीर्ण’ म्हणून मोठ्या प्रमाणावर नोंदवले गेले असले तरी, हा दावा विवादास्पद होता. अनेकांनी युक्तिवाद केला की 33% यश दर अनेकदा आवश्यक मानल्या जाणाऱ्या 50% उंबरठ्यापेक्षा कमी होता (जरी ट्युरिंगने स्वतः कधीही अचूक टक्केवारी निर्दिष्ट केली नव्हती). शिवाय, टीकाकारांनी निदर्शनास आणून दिले की गैर-मूळ इंग्रजी भाषिक किशोरवयीन मुलाचे अनुकरण केल्याने व्याकरणातील चुका आणि ज्ञानातील त्रुटी अधिक क्षम्य वाटू शकल्या असत्या, ज्यामुळे फसवणुकीची पातळी संभाव्यतः कमी झाली.

जोन्स आणि बर्गेन अभ्यासात ELIZA चा समावेश मौल्यवान ऐतिहासिक आधार प्रदान करतो. 1960 च्या दशकात MIT मध्ये जोसेफ वेझेनबॉम (Joseph Weizenbaum) यांनी विकसित केलेले, ELIZA साध्या पॅटर्न मॅचिंग आणि कीवर्ड प्रतिस्थापना वापरून कार्य करत असे, अनेकदा वापरकर्त्याची विधाने प्रश्न म्हणून परत प्रतिबिंबित करत असे (उदा. वापरकर्ता: ‘मला दुःख होत आहे.’ ELIZA: ‘तुम्हाला दुःख का होत आहे?’). त्याच्या साधेपणा असूनही, काही वापरकर्त्यांनी प्रसिद्धपणे त्याला मानवासारखी समज दिली. अलीकडील, अधिक कठोर तीन-पक्षीय चाचणीतील त्याची खराब कामगिरी (23% विजय दर) पुष्टी करते की प्रायोगिक रचना प्राथमिक अनुकरण आणि आधुनिक LLMs च्या अत्याधुनिक संभाषणात्मक क्षमतांमध्ये फरक करण्यासाठी पुरेशी संवेदनशील होती. ELIZA पासून GPT-4.5 पर्यंतचा प्रवास संगणकीय शक्ती, अल्गोरिदमची अत्याधुनिकता आणि डेटा उपलब्धतेमध्ये प्रचंड झेप दर्शवतो.

मानवी घटक: चौकशीची रणनीती आणि धारणा

UC सॅन दिएगो अभ्यास संभाषणातील कृत्रिमता ओळखण्याचा मानव कसा प्रयत्न करतो याबद्दलही आकर्षक अंतर्दृष्टी देतो. इंटेरोगेटर्सच्या रणनीतींच्या विश्लेषणातून सामान्य दृष्टिकोन समोर आले:

• छोटी चर्चा करणे (Engaging in Small Talk) (61% गेम्स): दैनंदिन क्रियाकलाप, छंद किंवा सांसारिक वैयक्तिक तपशीलांवर चर्चा करणे ही एक वारंवार वापरली जाणारी युक्ती आहे, कदाचित या गृहीतकावर आधारित की AI ला रोजच्या मानवी अनुभवाच्या बारकाव्यांशी संघर्ष करावा लागेल किंवा खात्रीशीर वैयक्तिक इतिहासाचा अभाव असेल.
• सामाजिक आणि भावनिक गुणांची तपासणी करणे (Probing for Social and Emotional Qualities) (50%): इंटेरोगेटर्सनी अनेकदा भावना, मते, सहानुभूती किंवा सामाजिक समजूतदारपणाशी संबंधित प्रतिसाद मिळवण्याचा प्रयत्न केला, ही क्षेत्रे पारंपरिकरित्या केवळ मानवी मानली जातात.
• विचित्रतेने चाचणी करणे (Testing with Strangeness): काही सर्वात प्रभावी रणनीतींमध्ये सामान्य संभाषणातून विचलित होणे समाविष्ट होते. यात प्रतिक्रिया मोजण्यासाठी काहीतरी विचित्र किंवा अनपेक्षित बोलणे, नवीनता किंवा मूर्खपणा हाताळण्याची AI ची क्षमता तपासणे समाविष्ट होते.
• ‘जेलब्रेकिंग’ (Jailbreaking) करण्याचा प्रयत्न करणे: अधिक तांत्रिकदृष्ट्या जाणकार इंटेरोगेटर्सनी AI च्या सुरक्षा प्रोटोकॉलला बायपास करण्यासाठी किंवा मशीन म्हणून त्याचे मूळ स्वरूप उघड करण्यास भाग पाडण्यासाठी डिझाइन केलेले विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स किंवा प्रश्न वापरण्याचा प्रयत्न केला.

या युक्त्या सूचित करतात की मानव अनेकदा कथित भावनिक खोली, वैयक्तिक कथनातील सुसंगतता आणि संभाषणात्मक कर्व्हबॉल्स हाताळण्याची क्षमता यावर मानवतेचे चिन्हक म्हणून अवलंबून असतात.

विशेष म्हणजे, GPT-4.5 चे यश, विशेषतः प्रत्यक्ष मानवांच्या तुलनेतही त्याचे उच्च रेटिंग, यामुळे नवोपक्रम विचारवंत जॉन नोस्टा (John Nosta) यांनी टिप्पणी केली, ‘आपण कृत्रिम बुद्धिमत्तेकडून हरत नाही आहोत. आपण कृत्रिम सहानुभूतीकडून (artificial empathy) हरत आहोत.’ ही टिप्पणी AI च्या केवळ भाषेचे नमुने अनुकरण करण्याच्याच नव्हे, तर मानवी संवादाच्या भावनिक (affective) गुणांचे अनुकरण करण्याच्या वाढत्या प्रवीणतेकडे निर्देश करते – स्पष्ट समजूतदारपणा, चिंता किंवा सामायिक भावना व्यक्त करणे, जरी त्या खऱ्या अर्थाने अनुभवलेल्या नसून अल्गोरिदमद्वारे तयार केल्या गेल्या असल्या तरी. सहानुभूतीपूर्ण वाटणारे प्रतिसाद निर्माण करण्याची क्षमता AI च्या सत्यतेबद्दल मानवांना पटवून देण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन असल्याचे दिसते.

व्यापक परिणाम: अर्थव्यवस्था, समाज आणि भविष्य

GPT-4.5 आणि Llama-3.1 सारख्या मॉडेल्सनी ट्युरिंग टेस्ट मापदंडाचे यशस्वी नेव्हिगेशन, प्रॉम्प्टिंगच्या अटीसह देखील, केवळ शैक्षणिक किंवा तांत्रिक क्षेत्रांपलीकडे दूरगामी परिणाम करते. हे AI मधील संभाषणात्मक ओघ आणि वर्तनात्मक अनुकूलतेची पातळी दर्शवते जी जीवनाच्या विविध पैलूंना लक्षणीयरीत्या आकार देऊ शकते.

आर्थिक व्यत्यय (Economic Disruption): AI ची मानवासारख्या प्रकारे संवाद साधण्याची क्षमता नोकरी विस्थापनाबद्दल (job displacement) पुढील चिंता वाढवते. संवाद, ग्राहक सेवा, सामग्री निर्मिती आणि अगदी काही प्रकारचे सोबती किंवा कोचिंग यावर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असलेल्या भूमिका संभाव्यतः स्वयंचलित केल्या जाऊ शकतात किंवा नैसर्गिकरित्या आणि प्रभावीपणे संभाषण करू शकणाऱ्या AI सिस्टीम्सद्वारे लक्षणीयरीत्या बदलल्या जाऊ शकतात.

सामाजिक चिंता (Social Concerns): AI अनुकरणाची वाढती अत्याधुनिकता मानवी संबंध आणि सामाजिक विश्वासासाठी आव्हाने उभी करते.

• अत्यंत खात्रीशीर AI चॅटबॉट्सबरोबर व्यापक संवादामुळे खऱ्या मानवी संबंधांचे अवमूल्यन होऊ शकते का?
• आपण पारदर्शकता कशी सुनिश्चित करू शकतो, जेणेकरून लोकांना कळेल की ते मानवाशी संवाद साधत आहेत की AI शी, विशेषतः समर्थन सेवा किंवा ऑनलाइन संबंधांसारख्या संवेदनशील संदर्भांमध्ये?
• घोटाळे, चुकीची माहिती मोहिम किंवा दुर्भावनापूर्ण सामाजिक अभियांत्रिकीसाठी अत्यंत विश्वासार्ह ‘डीपफेक’ (deepfake) व्यक्तिरेखा तयार करण्यासाठी गैरवापराची शक्यता लक्षणीयरीत्या वाढते.

एजेंटिक AI चा उदय (Rise of Agentic AI): हे विकास एजेंटिक AI (Agentic AI) च्या व्यापक प्रवृत्तीशी जुळतात – केवळ प्रॉम्प्ट्सना प्रतिसाद देण्यासाठीच नव्हे तर स्वायत्तपणे उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी, कार्ये करण्यासाठी आणि डिजिटल वातावरणाशी संवाद साधण्यासाठी डिझाइन केलेल्या सिस्टीम्स. Microsoft, Adobe, Zoom आणि Slack सारख्या कंपन्या सक्रियपणे AI एजंट्स विकसित करत आहेत जे व्हर्च्युअल सहकारी म्हणून कार्य करतील, बैठकांचे वेळापत्रक ठरवणे आणि दस्तऐवजांचे सारांश करणे यापासून ते प्रकल्प व्यवस्थापित करणे आणि ग्राहकांशी संवाद साधणे यासारखी कार्ये स्वयंचलित करतील. संभाषणात मानवी म्हणून खात्रीशीरपणे पास होऊ शकणारे AI प्रभावी आणि एकात्मिक AI एजंट्स तयार करण्यासाठी एक मूलभूत घटक आहे.

सावधगिरीचे आवाज: संरेखन आणि अनपेक्षित परिणाम

AI प्रगतीभोवतीच्या उत्साहाच्या दरम्यान, प्रमुख आवाज सावधगिरीचा आग्रह धरतात, सुरक्षा आणि नैतिक विचारांच्या गंभीर महत्त्वावर जोर देतात. फ्लोरिडा अटलांटिक युनिव्हर्सिटीतील सेंटर फॉर द फ्युचर माइंडच्या (Center for the Future Mind at Florida Atlantic University) संस्थापक संचालक सुसान श्नाइडर (Susan Schneider) यांनी या शक्तिशाली चॅटबॉट्सच्या संरेखनाबद्दल (alignment) चिंता व्यक्त केली. ‘वाईट आहे की हे AI चॅटबॉट्स योग्यरित्या संरेखित नाहीत,’ त्यांनी चेतावणी दिली, जर AI विकास या सिस्टीम्स सुरक्षितपणे आणि मानवी मूल्यांनुसार कार्य करतात याची खात्री करण्याच्या आपल्या क्षमतेपेक्षा पुढे गेल्यास संभाव्य धोके हायलाइट केले.

श्नाइडरने भविष्यात आव्हानांनी भरलेले भाकीत केले आहे जर संरेखनाला प्राधान्य दिले नाही: ‘तरीही, मी भाकीत करते: त्यांच्या क्षमता वाढतच राहतील आणि ते एक भयानक स्वप्न असेल—उद्भवणारे गुणधर्म (emergent properties), ‘डीपर फेक्स’ (deeper fakes), चॅटबॉट सायबर युद्धे (chatbot cyberwars).’

• उद्भवणारे गुणधर्म (Emergent properties) म्हणजे प्रगत AI सारख्या जटिल सिस्टीम्समध्ये उद्भवू शकणारे अनपेक्षित वर्तन किंवा क्षमता, जे त्यांच्या निर्मात्यांनी स्पष्टपणे प्रोग्राम केलेले किंवा अपेक्षित केलेले नसू शकतात.
• ‘डीपर फेक्स’ (Deeper fakes) हे हाताळलेल्या प्रतिमा किंवा व्हिडिओंपलीकडे जाऊन संभाव्यतः मोठ्या प्रमाणावर फसवणुकीसाठी वापरल्या जाणाऱ्या पूर्णपणे बनावट, परस्परसंवादी व्यक्तिरेखांचा समावेश करू शकतात.
• ‘चॅटबॉट सायबर युद्धे’ (Chatbot cyberwars) अशा परिस्थितींची कल्पना करते जिथे AI सिस्टीम्स एकमेकांच्या विरोधात किंवा मानवी सिस्टीम्सच्या विरोधात मोठ्या प्रमाणावर चुकीची माहिती किंवा स्वयंचलित सामाजिक हाताळणीसारख्या दुर्भावनापूर्ण हेतूंसाठी तैनात केल्या जातात.

हा सावधगिरीचा दृष्टीकोन अनेकदा रे कुर्झवेल (Ray Kurzweil) (ज्यांचा श्नाइडर संदर्भ देतात) सारख्या भविष्यवेत्त्यांशी संबंधित असलेल्या अधिक आशावादी दृष्टिकोनांशी तीव्रपणे विरोधाभास करतो, जे प्रसिद्धपणे भविष्याचे भाकीत करतात जे मोठ्या प्रमाणावर सकारात्मकपणे, घातांकीयपणे प्रगत होत असलेल्या AI मुळे तांत्रिक सिंग्युलॅरिटीकडे (technological singularity) नेईल. ही चर्चा कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासाच्या पुढील टप्प्यांवर नेव्हिगेट करण्यात गुंतलेली गहन अनिश्चितता आणि उच्च जोखमी अधोरेखित करते. मानवी संभाषणाचे खात्रीशीरपणे अनुकरण करण्याची क्षमता एक उल्लेखनीय तांत्रिक पराक्रम आहे, परंतु ती नैतिक, सामाजिक आणि अस्तित्वात्मक प्रश्नांची पँडोराची पेटी (Pandora’s Box) देखील उघडते ज्यांना आपण या नवीन युगात पुढे पाऊल टाकत असताना काळजीपूर्वक विचारात घेणे आवश्यक आहे.