GPT-4.5: ट्यूरिंग चाचणीत मानवांना मागे टाकले

GPT-4.5 मॉडेलने मानवांना ट्यूरिंग चाचणीत हरवले, एआयबद्दल चिंता वाढली

लार्ज लैंग्वेज मॉडेल (LLM) च्या झपाट्याने होणाऱ्या प्रगतीमुळे मानवी बुद्धिमत्ता आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) यांच्यातील सीमारेषा धूसर झाली आहे. GPT-4.5 ने ट्यूरिंग चाचणी यशस्वीरित्या पास करून एक महत्त्वाचा टप्पा गाठला आहे. या चाचणीत, AI मॉडेलने 73% संवादामध्ये मानवाचे यशस्वीरित्या अनुकरण केले, ज्यामुळे AI चे भविष्य आणि समाजावरील संभाव्य प्रभाव याबद्दल उत्साह आणि चिंता दोन्ही वाढल्या आहेत.

ट्यूरिंग चाचणी: AI च्या प्रतिकृतीसाठी एक मापदंड

ट्यूरिंग चाचणी, संगणक वैज्ञानिक एलन ट्यूरिंग यांनी तयार केली आहे. ही चाचणी मशीनची मानवाप्रमाणे हुशारी दाखवण्याची क्षमता तपासते. मूळ स्वरूपात, चाचणीमध्ये एक मानवी चौकशीकर्ता (interrogator) मानव आणि मशीन दोघांशी संवाद साधतो, परंतु त्याला कोण मानव आहे आणि कोण मशीन हे माहीत नसते. चौकशीकर्त्याचे कार्य उत्तरांवर आधारित मशीनला ओळखणे असते. जर मशीन चौकशीकर्त्याला सातत्याने हे समजवण्यात यशस्वी ठरले की ते मानव आहे, तर ते ट्यूरिंग चाचणीत उत्तीर्ण झाले असे म्हटले जाते.

GPT मॉडेलच्या मागील आवृत्त्यांची एक-एक संवादामध्ये चाचणी घेण्यात आली होती, परंतु या अभ्यासात प्रथमच LLM ने ट्यूरिंगच्या मूळ ‘इमिटेशन गेम’च्या अधिक जटिल आणि प्रामाणिक संरचनेत यश मिळवले आहे. या अभ्यासात तीन-पक्षीय सेटअप (three-party setup) चा समावेश होता, जेथे सहभागी एकाच वेळी मानव आणि AI मॉडेल दोघांशी संवाद साधत होते, ज्यामुळे आव्हान अधिक कठीण झाले.

GPT-4.5 ने तीन-पक्षीय ट्यूरिंग चाचणीत मानवांना मागे टाकले

सॅन डिएगो विद्यापीठातील भाषा आणि आकलन प्रयोगशाळेतील (Language and Cognition Lab) संशोधकांनी तीन-पक्षीय ट्यूरिंग चाचणीत विविध AI मॉडेलच्या कामगिरीचे मूल्यांकन करण्यासाठी एक अभ्यास केला. निष्कर्षांवरून असे दिसून आले की GPT-4.5 हे 73% प्रकरणांमध्ये सहभागींना हे समजवण्यात यशस्वी ठरले की ते मानव आहे. ही उल्लेखनीय कामगिरी मानवी सहभागींच्या कामगिरीपेक्षाही सरस ठरली, कारण काहीवेळा मानवांना AI समजले गेले.

अभ्यासाचे सह-लेखक कॅ Cameron Jones यांनी नमूद केले की सहभागींना मानव आणि GPT-4.5, तसेच मेटाचे LLaMa-3.1 यांच्यात फरक करणे कठीण जात होते, विशेषत: जेव्हा AI मॉडेलला विशिष्ट भूमिका (persona) दिली गेली. LLaMa-3.1 ला 56% वेळा चाचणीतील सहभागींनी मानव म्हणून ओळखले. हा यश दर ट्यूरिंगच्या सुरुवातीच्या अंदाजानुसार खूप जास्त आहे, ज्यात त्यांनी म्हटले होते की पाच मिनिटांच्या प्रश्नोत्तरानंतर चौकशीकर्त्याला मानव कोण आहे हे 70% पेक्षा जास्त वेळा बरोबर ओळखता येणार नाही.

AI प्रतिकृतीत भूमिकेचे महत्त्व

या अभ्यासात LLM ला ट्यूरिंग चाचणी पास होण्यासाठी भूमिका (persona) स्वीकारणे किती महत्त्वाचे आहे, हे स्पष्ट झाले. संशोधकांनी AI मॉडेलला दोन सूचना (prompt) दिल्या: पहिली सूचना त्यांना चौकशीकर्त्याला खात्री पटवून देण्यास सांगत होती की ते मानव आहेत, आणि दुसरी सूचना त्यांना इंटरनेट संस्कृती आणि स्लैंग (slang) चे ज्ञान असलेल्या तरुण, अंतर्मुख व्यक्तीची भूमिका देत होती.

परिणाम दर्शवतात की दोन्ही सूचना दिलेल्या LLM सहभागींना हे पटवून देण्यात अधिक यशस्वी ठरले की ते मानव आहेत. हे निष्कर्ष मानवासारखे संभाषण आवश्यक असलेल्या कार्यात AI मॉडेलची कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी त्यांना स्पष्ट सूचना आणि संदर्भ देणे किती महत्त्वाचे आहे, हे अधोरेखित करतात.

GPT-4.5 ची तीन-व्यक्तींच्या ट्यूरिंग चाचणीतील यश हे दर्शवते की मशीनला केवळ मानवी दिसणे पुरेसे नाही, तर त्याची तुलना ज्या वास्तविक व्यक्तीशी केली जात आहे, त्या व्यक्तीपेक्षा अधिक मानवी दिसणे आवश्यक आहे.

भाषिक शैली, संभाषणाची लय आणि सामाजिक-भावनिक घटक

एखाद्या व्यक्तीला AI किंवा मानव म्हणून ओळखण्याची कारणे विचारल्यावर, सहभागींनी भाषिक शैली, संभाषणाची लय आणि व्यक्तिमत्त्व (personality) यासारख्या सामाजिक-भावनिक (socio-emotional) घटकांचा उल्लेख केला. या निष्कर्षांवरून असे दिसून येते की सहभागींनी LLM सोबतच्या त्यांच्या संवादाच्या ज्ञानावर आणि युक्तिवादावर आधारित निर्णय घेण्याऐवजी एकूण ‘अनुभव’ (vibe) वर अधिक लक्ष केंद्रित केले.

सामाजिक-भावनिक घटकांवरील हा भर बुद्धिमत्ता मूल्यांकनाच्या (intelligence assessment) विकसित होत असलेल्या स्वरूपावर प्रकाश टाकतो, जिथे व्यक्तिनिष्ठ (subjective) प्रभाव आणि भावनिक संबंध अधिकाधिक महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावतात.

AI संवाद आणि सोशल इंजिनीअरिंगसाठी (social engineering) निहितार्थ

GPT-4.5 च्या ट्यूरिंग चाचणीतील यश प्रभावी असले तरी, AI तंत्रज्ञानाच्या संभाव्य गैरवापरांबद्दल चिंता वाढवते. AI मॉडेल मानवी संभाषणाचे अनुकरण करण्यात अधिक सक्षम होत असल्याने, त्यांचा उपयोग वर्धित नैसर्गिक भाषा क्षमता (enhanced natural language capabilities) असलेले AI एजंट तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. यामुळे अधिक प्रभावी आणि आकर्षक AI-आधारित ग्राहक सेवा प्रतिनिधी (customer service representatives), व्हर्च्युअल सहाय्यक (virtual assistants) आणि शैक्षणिक साधने तयार होऊ शकतात.

तथापि, मानवाचे प्रभावीपणे अनुकरण करण्याच्या AI च्या क्षमतेमुळे दुर्भावनापूर्ण ॲप्लिकेशन्स (malicious applications), जसे की सोशल इंजिनीअरिंग हल्ल्यांसाठी (social engineering attacks) देखील दरवाजे उघडले जातात. AI-आधारित प्रणाली मानवी भावनांचा फायदा घेण्यासाठी, विश्वास निर्माण करण्यासाठी आणि संवेदनशील माहिती उघड करण्यास किंवा त्यांच्या हिताविरुद्ध कृती करण्यास व्यक्तींना प्रवृत्त करण्यासाठी डिझाइन केल्या जाऊ शकतात.

संशोधकांनी इशारा दिला आहे की LLM चे काही सर्वात हानिकारक परिणाम तेव्हा उद्भवू शकतात, जेव्हा लोकांना हे माहीत नसते की ते एखाद्या माणसाऐवजी AI सोबत संवाद साधत आहेत. या Lack of awareness मुळे व्यक्ती फसवणूक आणि हाताळणीला (manipulation) बळी पडण्याची शक्यता जास्त असते.

AI आणि चेतनेबद्दल (consciousness) चालू असलेला वाद

ट्यूरिंग चाचणी AI संशोधक आणि तत्त्वज्ञांमध्ये सतत वादाचा विषय आहे. चाचणी उत्तीर्ण होणे हे मशीनची मानवी वर्तनाचे अनुकरण करण्याची क्षमता दर्शवते, परंतु याचा अर्थ असा नाही की मशीनमध्ये खरी बुद्धिमत्ता किंवा चेतना आहे. काही टीकाकारांचे म्हणणे आहे की ट्यूरिंग चाचणी ही केवळ मानवी प्रतिसादांचे अनुकरण करण्याच्या मशीनच्या क्षमतेचे मोजमाप आहे, ज्यात कोणतीही वास्तविक समज किंवा जाणीव नसते.

या टीका असूनही, ट्यूरिंग चाचणी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing), मशीन लर्निंग (machine learning) आणि मानवी-संगणक संवाद (human-computer interaction) यांसारख्या क्षेत्रांतील AI च्या प्रगतीचे मूल्यांकन करण्यासाठी एक मौल्यवान मापदंड आहे. AI मॉडेल जसजसे विकसित होत आहेत, तसतसे त्यांची केवळ तांत्रिक क्षमताच नव्हे, तर त्यांच्या नैतिक (ethical) परिणामांचाही विचार करणे महत्त्वाचे आहे.

प्रगत AI प्रणालींसाठी नैतिक विचार

प्रगत AI प्रणालींचा विकास आणि उपयोजन अनेक नैतिक विचार पुढे आणतात, ज्यांचे सक्रियपणे निराकरण करणे आवश्यक आहे. या विचारांमध्ये खालील गोष्टींचा समावेश आहे:

• पारदर्शकता (Transparency): AI प्रणाली त्यांच्या निर्णय प्रक्रियेत पारदर्शक असाव्यात, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना हे समजेल की त्या विशिष्ट निष्कर्षांवर कशा आणि का पोहोचतात.
• निष्पक्षता (Fairness): AI प्रणाली पूर्वग्रह (bias) टाळण्यासाठी डिझाइन आणि प्रशिक्षित केल्या पाहिजेत, हे सुनिश्चित करून की त्या सर्व व्यक्ती आणि गटांना समान वागणूक देतात.
• जबाबदारी (Accountability): AI प्रणालीच्या कृतींसाठी जबाबदारीच्या स्पष्ट ओळी स्थापित केल्या पाहिजेत, हे सुनिश्चित करून की त्रुटी आणि अनपेक्षित परिणामांचे निराकरण करण्यासाठी यंत्रणा आहेत.
• गोपनीयता (Privacy): AI प्रणाली वापरकर्त्याच्या गोपनीयतेचे संरक्षण करण्यासाठी डिझाइन केल्या पाहिजेत, हे सुनिश्चित करून की वैयक्तिक डेटा जबाबदारीने गोळा केला जातो आणि वापरला जातो.
• सुरक्षितता (Security): AI प्रणाली सायबर हल्ल्यांपासून आणि इतर प्रकारच्या दुर्भावनापूर्ण हस्तक्षेपांपासून सुरक्षित असाव्यात.

या नैतिक विचारांना संबोधित करणे हे सुनिश्चित करण्यासाठी आवश्यक आहे की AI चा विकास आणि उपयोग अशा प्रकारे केला जाईल ज्यामुळे संपूर्ण समाजाला फायदा होईल.

AI च्या भविष्यात मार्गदर्शन

AI तंत्रज्ञान ज्या वेगाने प्रगती करत आहे, त्या पार्श्वभूमीवर संभाव्य धोके आणि फायद्यांविषयी विचारपूर्वक चर्चा करणे आवश्यक आहे. संशोधक, धोरणकर्ते (policymakers) आणि जनता यांच्यात सहकार्य वाढवून, धोके कमी करण्यासाठी आणि AI च्या सामर्थ्याचा चांगल्यासाठी उपयोग करण्यासाठी आपण रणनीती विकसित करू शकतो.

शिक्षण आणि जागरूकता (awareness) देखील महत्त्वपूर्ण आहे. व्यक्तींना AI प्रणालीची क्षमता आणि मर्यादा, तसेच गैरवापराची शक्यता याबद्दल माहिती असणे आवश्यक आहे. डिजिटल साक्षरता (digital literacy) आणि गंभीर विचार कौशल्ये (critical thinking skills) वाढवून, आपण व्यक्तींना AI सोबतच्या त्यांच्या संवादाबद्दल माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास सक्षम करू शकतो.

GPT-4.5 ने ट्यूरिंग चाचणी उत्तीर्ण करणे हे एक wake-up call आहे, जे AI च्या नैतिक आणि सामाजिक परिणामांवर काळजीपूर्वक विचार करण्याची गरज अधोरेखित करते. जबाबदार आणि सक्रिय दृष्टिकोन स्वीकारून, आपण AI च्या भविष्यात अशा प्रकारे मार्गदर्शन करू शकतो की त्याचे फायदे जास्तीत जास्त असतील आणि धोके कमी असतील.

पुढील मार्ग

AI ने ट्यूरिंग चाचणी उत्तीर्ण केल्याचे परिणाम दूरगामी आहेत, जे असे भविष्य दर्शवतात जिथे मानव आणि मशीन यांच्यातील रेषा अधिकाधिक धूसर होत जाईल. ही प्रगती आपल्याला विचार करण्यास प्रवृत्त करते:

• बुद्धिमत्तेची पुनर्व्याख्या (Redefining Intelligence): AI प्रणाली मानवासारखी क्षमता दर्शवत असल्याने, बुद्धिमत्तेच्या आपल्या समजुतीमध्ये बदल करण्याची आवश्यकता भासू शकते.
• मानवी कनेक्शनची भूमिका (The Role of Human Connection): AI ने अधिकाधिक भरलेल्या जगात, अस्सल मानवी कनेक्शनचे महत्त्व अधिक स्पष्ट होऊ शकते.
• खोट्या माहितीपासून संरक्षण (Safeguarding Against Misinformation): AI वास्तववादी (realistic) सामग्री (content) तयार करण्यात अधिक सक्षम होत असल्याने, खोट्या माहिती (misinformation) आणि डीपफेकपासून (deepfakes) संरक्षण करणे महत्त्वाचे ठरेल.
• नैतिक AI विकासास प्रोत्साहन देणे (Promoting Ethical AI Development): AI प्रणाली नैतिकपणे विकसित आणि वापरल्या जातील, याची खात्री करणे सकारात्मक भविष्य घडवण्यासाठी सर्वोपरि ठरेल.

पुढील प्रवासासाठी सतत शिक्षण, अनुकूलन (adaptation) आणि जबाबदार नवोपक्रमाच्या (responsible innovation) बांधिलकीची आवश्यकता आहे. या तत्त्वांचा स्वीकार करून, आपण असे भविष्य निर्माण करण्याचा प्रयत्न करू शकतो जिथे AI मानवतेला सक्षम करेल आणि आपल्या सामूहिक कल्याणात (collective well-being) वाढ करेल.