బెంచ్‌మార్క్‌ను పునరాలోచించడం: ట్యూరింగ్ దృష్టికి ఆధునిక మలుపు
ఒక యంత్రం నిజంగా ‘ఆలోచించగలదా’ అని నిర్ధారించే అన్వేషణ దశాబ్దాలుగా కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్తలను మరియు తత్వవేత్తలను ఆకర్షించింది. ఈ చర్చకు కేంద్రంగా తరచుగా Alan Turing ప్రతిపాదించిన కీలక భావన ఉంటుంది, ఈ బ్రిటీష్ గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు మరియు కోడ్‌బ్రేకర్ యొక్క పని ఆధునిక కంప్యూటింగ్‌కు పునాది రాళ్లను వేసింది. Turing ఒక దృశ్యాన్ని ఊహించాడు, ఇప్పుడు ప్రసిద్ధి చెందిన Turing Test అని పిలుస్తారు, ఇక్కడ ఒక మానవ విచారణకర్త ఇద్దరు కనిపించని అస్తిత్వాలతో టెక్స్ట్-ఆధారిత సంభాషణలలో పాల్గొంటాడు - ఒకటి మానవుడు, ఒకటి యంత్రం. యంత్రం యొక్క విజయం యొక్క కీలక కొలమానం? విచారణకర్తను తాను మానవ పాల్గొనేవాడినని నమ్మించడంలో దాని సామర్థ్యం. విచారణకర్త యంత్రం నుండి వ్యక్తిని విశ్వసనీయంగా వేరు చేయలేకపోతే, యంత్రం మానవుడికి సమానమైన తెలివైన ప్రవర్తనకు సామర్థ్యం కలిగి ఉందని Turing ప్రతిపాదించాడు. అసలు పరీక్ష స్పృహ లేదా అవగాహన యొక్క నిజమైన కొలమానంగా దాని సమృద్ధి గురించి విమర్శలను ఎదుర్కొన్నప్పటికీ, దాని ప్రధాన ఆలోచన - మానవ పరస్పర చర్యను ఒప్పించేలా ప్రతిబింబించే AI సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడం - ఒక శక్తివంతమైన బెంచ్‌మార్క్‌గా మిగిలిపోయింది.
ఇప్పుడు, University of California, San Diego నుండి వచ్చిన పరిశోధకులు ఈ క్లాసిక్ మూల్యాంకనానికి కొత్త జీవితాన్ని అందించారు, నేటి అధునాతన AI ల్యాండ్‌స్కేప్ కోసం రూపొందించిన ఒక ఆకర్షణీయమైన వైవిధ్యాన్ని పరిచయం చేశారు. వారి అధ్యయనం Turing Test యొక్క మూడు-మార్గాల పునరావృత్తికి మార్గదర్శకత్వం వహిస్తుంది, అంచనాకు సంక్లిష్టతను మరియు బహుశా మరింత వాస్తవిక డైనమిక్‌ను జోడిస్తుంది. ఇది కేవలం ఒక AI ని ఒక మానవుడి నుండి వేరు చేయడం గురించి కాదు; ఇది పరస్పర చర్య మరియు మోసం యొక్క మరింత క్లిష్టమైన నృత్యంతో కూడుకున్నది, సమకాలీన కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలను అనుకరణ కళలో వాటి పరిమితులకు నెట్టివేస్తుంది. కనుగొన్నవి సూచిస్తున్నాయి, అత్యంత అధునాతన AI నమూనాలు మానవ-వంటి సంభాషణ యొక్క పరిమితిని సమీపించడమే కాదు; కొన్ని సందర్భాల్లో, అవి దానిని దాటి దూకుతున్నాయి, కొన్నిసార్లు మానవుల కంటే ఎక్కువ మానవులుగా కనిపిస్తున్నాయి.
సవాలు: అత్యాధునిక AI కి వ్యతిరేకంగా మానవులను నిలబెట్టడం
UC San Diego బృందం రూపొందించిన ప్రయోగాత్మక రూపకల్పన నిర్దిష్టంగా మరియు కఠినంగా ఉంది. ప్రతి పరస్పర చర్య రౌండ్‌లో ఒక త్రయం ఉంటుంది: ఇద్దరు మానవ పాల్గొనేవారు మరియు ఒక AI నమూనా. మానవులకు ఒక ఏకైక, సవాలుతో కూడిన లక్ష్యం అప్పగించబడింది: సంభాషణ కాలం తర్వాత, వారి ఇద్దరు కనిపించని సంభాషణకర్తలలో ఎవరు కృత్రిమ మేధస్సు మరియు ఎవరు తోటి మానవుడు అని నిర్ధారించడం. ఈ సెటప్ అసలు ఒకరిపై ఒకరు Turing Test తో పోలిస్తే స్వాభావికంగా పందాలను పెంచుతుంది.
ఈ నిర్ధారణను సులభతరం చేయడానికి, పాల్గొనేవారు రెండు ఏకకాల, సమాంతర టెక్స్ట్-ఆధారిత సంభాషణలలో నిమగ్నమయ్యారు - ఒకటి దాచిన మానవుడితో, మరొకటి దాచిన AI తో. వారికి ప్రతి రౌండ్‌కు సంక్షిప్త ఐదు నిమిషాల విండో కేటాయించబడింది. ఈ కాలపరిమితిలో, మానవ న్యాయమూర్తులకు పూర్తి స్వేచ్ఛ ఉంది. వారు తమ చాట్ భాగస్వాముల నిజ స్వరూపాన్ని వెలికితీయడంలో ప్రభావవంతంగా భావించే ఏదైనా ప్రశ్నించే వ్యూహాన్ని ఉపయోగించవచ్చు, ఏదైనా అంశంతో పరిశోధించవచ్చు లేదా ఏదైనా సంభాషణ వ్యూహాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. పరస్పర చర్య విండో యొక్క సంక్షిప్తత మరొక సవాలు పొరను జోడిస్తుంది, AI యొక్క ఒప్పించే వ్యక్తిత్వాన్ని త్వరగా స్థాపించి, పరిశీలనలో దానిని కొనసాగించే సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది, అలాగే పరిమిత సంభాషణ డేటా ఆధారంగా వేగవంతమైన, ఖచ్చితమైన తీర్పులు ఇచ్చే మానవుడి సామర్థ్యాన్ని కూడా పరీక్షిస్తుంది. ఐదు నిమిషాల పరస్పర చర్య కాలం తర్వాత, నిజం తెలిసే క్షణం వచ్చింది: మానవ పాల్గొనేవారు తమ ఓట్లను వేశారు, వారు AI అని నమ్మిన అస్తిత్వాన్ని గుర్తించారు.
పరిశోధకులు ఒకే AI వ్యవస్థపై ఆధారపడలేదు. బదులుగా, వారు AI అభివృద్ధిలో విభిన్న యుగాలు మరియు సామర్థ్యాలను సూచించే విభిన్న శ్రేణిని క్యూరేట్ చేశారు:
- ELIZA: దాదాపు ఆరు దశాబ్దాల క్రితం (మూలంలో పేర్కొన్నట్లు 80 కాదు, ELIZA 1960ల మధ్యకాలానికి చెందినది) Joseph Weizenbaum చే అభివృద్ధి చేయబడిన ఒక మార్గదర్శక చాట్‌బాట్. నేటి ప్రమాణాల ప్రకారం ఆదిమమైనప్పటికీ, నమూనా సరిపోలిక మరియు సాధారణ స్క్రిప్ట్‌లపై ఆధారపడి, ELIZA చారిత్రక బేస్‌లైన్‌గా పనిచేసింది, సంభాషణ AI యొక్క ప్రారంభ ప్రయత్నాలను సూచిస్తుంది.
- Meta’s Llama 3.1-405B: Meta AI నుండి ఒక శక్తివంతమైన, సమకాలీన పెద్ద భాషా నమూనా (LLM), దాని అధునాతన టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి మరియు తార్కిక సామర్థ్యాలకు ప్రసిద్ధి చెందింది. దీని చేరిక ఒక ప్రధాన AI పరిశోధనా ప్రయోగశాల నుండి ప్రస్తుత అత్యాధునిక స్థితిని సూచిస్తుంది.
- OpenAI’s GPT-4o: అధ్యయనం సమయంలో OpenAI నుండి బహిరంగంగా విడుదలైన తాజా మల్టీమోడల్ మోడల్, దాని వేగం, సామర్థ్యం మరియు మునుపటి GPT పునరావృత్తులతో పోలిస్తే మెరుగైన సంభాషణ సామర్థ్యాలకు గుర్తింపు పొందింది.
- OpenAI’s GPT-4.5: OpenAI యొక్క ఫ్లాగ్‌షిప్ మోడల్ సిరీస్ యొక్క స్పష్టంగా మరింత అధునాతన, బహుశా విడుదల కాని లేదా అంతర్గత వెర్షన్. దీని చేరిక బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న వ్యవస్థలకు మించి సరిహద్దులను నెట్టే మోడళ్లకు ప్రాప్యతను సూచిస్తుంది.
ఈ ఎంపిక పరిశోధకులను ఆధునిక AI ని మానవులతో పోల్చడమే కాకుండా, చారిత్రక బెంచ్‌మార్క్‌తో మరియు సమకాలీన AI అధునాతనత యొక్క విభిన్న స్థాయిలతో పోల్చడానికి అనుమతించింది. ప్రధాన ప్రశ్న మిగిలి ఉంది: ఈ యంత్రాలు, ముఖ్యంగా అధునాతన LLMలు, ఈ మూడు-మార్గాల సంభాషణ గందరగోళాన్ని విజయవంతంగా నావిగేట్ చేసి మానవుడిగా ఉత్తీర్ణత సాధించగలవా?
వ్యక్తిత్వ వ్యూహం: GPT-4.5 అసాధారణ విజయాన్ని ఎలా సాధించింది
అధ్యయనం AI నమూనాల కోసం రెండు విభిన్న కార్యాచరణ దృశ్యాలను పొందుపరిచింది, పరిశోధనకు మరొక కోణాన్ని జోడించింది. AI యొక్క స్పష్టమైన లక్ష్యం మానవ పాల్గొనేవారిని మోసగించే దాని సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేస్తుందా అని పరిశోధకులు అర్థం చేసుకోవాలనుకున్నారు.
దృశ్యం 1: స్పష్టమైన మోసం పని: ఈ సెటప్‌లో, AI కి ప్రత్యక్ష మరియు నిస్సందేహమైన సూచన ఇవ్వబడింది: మానవ పాల్గొనేవారిని తప్పుదారి పట్టించడం. దాని ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన లక్ష్యం, మానవ న్యాయమూర్తిని వారు మరొక నిజమైన వ్యక్తితో సంభాషిస్తున్నారని ఒప్పించడానికి సంభాషణాపరంగా సాధ్యమయ్యే ప్రతిదాన్ని చేయడం. ఇది స్పష్టంగా చెప్పినప్పుడు మానవుడిగా కనిపించే లక్ష్యం వైపు సంభాషణను వ్యూహరచన చేయడానికి మరియు బహుశా తారుమారు చేయడానికి AI సామర్థ్యాన్ని పరీక్షించింది.
దృశ్యం 2: వ్యక్తిత్వ అనుకరణ పని: ఇక్కడ, AI కి భిన్నమైన ప్రాంప్ట్ వచ్చింది. మోసం చేయమని స్పష్టంగా చెప్పలేదు. బదులుగా, దానికి ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తిత్వాన్ని స్వీకరించమని సూచించబడింది - ఇంటర్నెట్ సంస్కృతిలో లోతుగా మునిగిపోయిన ఒక యువ వ్యక్తి, ఆ జనాభాకు విలక్షణమైన సమకాలీన యాస మరియు కమ్యూనికేషన్ శైలుల వాడకంతో పూర్తి. విచారణకర్తను మోసం చేయమని బహిరంగ సూచన లేకుండా, AI ని కేవలం ఈ పాత్రగా ఉండమని అడిగారు.
ఈ రెండు దృశ్యాలలో ఫలితాలు అద్భుతంగా భిన్నంగా ఉన్నాయి, ముఖ్యంగా అత్యుత్తమ ప్రదర్శనకారుడు, GPT-4.5 కోసం. మోసం చేయమని స్పష్టమైన సూచన కింద పనిచేస్తున్నప్పుడు (దృశ్యం 1), GPT-4.5 36% విజయ రేటును సాధించింది. ఇది తక్కువ కానప్పటికీ, ఈ సంఖ్య సూచిస్తుంది, బహిరంగంగా మోసం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, AI బహుశా తక్కువ ఒప్పించేదిగా ఉంది, లేదా బహుశా దాని ప్రయత్నాలు కృత్రిమత్వం కోసం అధిక అప్రమత్తతతో ఉన్న మానవ న్యాయమూర్తులచే సులభంగా గుర్తించబడ్డాయి.
అయితే, వ్యక్తిత్వ అనుకరణ పనిలో (దృశ్యం 2) కథనం నాటకీయంగా తిరిగింది. యువ, ఇంటర్నెట్-అవగాహన ఉన్న వ్యక్తిత్వాన్ని కేవలం స్వరూపంగా మార్చమని అడిగినప్పుడు, GPT-4.5 యొక్క పనితీరు పెరిగింది. ఇది మానవ పాల్గొనేవారిని దాని మానవత్వం గురించి ఒక అద్భుతమైన 73% పరస్పర చర్యలలో విజయవంతంగా ఒప్పించగలిగింది. ఇది సూచిస్తుంది, ఒక సహజంగా కనిపించే పాత్రను స్వీకరించడం, శైలీకృతమైనది అయినప్పటికీ, ప్రత్యక్షంగా మోసం చేయడానికి ప్రయత్నించడం కంటే కలిసిపోవడానికి చాలా ప్రభావవంతమైన వ్యూహం. ఇది సూచిస్తుంది, AI యొక్క బలం లెక్కించిన తారుమారులో తక్కువగా ఉంటుంది మరియు దాని విస్తారమైన శిక్షణా డేటా నుండి నేర్చుకున్న నిర్దిష్ట జనాభా లేదా వ్యక్తిత్వాలతో సంబంధం ఉన్న మానవ కమ్యూనికేషన్ నమూనాలను వాస్తవికంగా సంశ్లేషణ మరియు ప్రతిబింబించే దాని సామర్థ్యంలో ఎక్కువగా ఉంటుంది. AI మానవుడిగా ప్రయత్నించడం లేదు; ఇది ఒక నిర్దిష్ట రకం మానవుడిగా నటిస్తోంది, మరియు అది ఆశ్చర్యకరమైన ప్రభావంతో చేసింది.
తులనాత్మక పనితీరు: మోసం యొక్క స్పెక్ట్రమ్
GPT-4.5 ప్రదర్శనను దొంగిలించినప్పటికీ, ఇతర AI నమూనాల పనితీరు విలువైన సందర్భాన్ని మరియు కొన్ని ఆసక్తికరమైన ఆశ్చర్యాలను అందించింది.
Meta’s Llama 3.1-405B కూడా గణనీయమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. ఇది మానవులను దాని ప్రామాణికత గురించి ఒప్పించడంలో 56% విజయ రేటును సాధించింది. ఈ ఫలితం యాదృచ్ఛిక అవకాశం కంటే గణనీయంగా మెరుగ్గా ఉంది (ఇది రెండు-ఎంపికల దృశ్యంలో 50% ఉంటుంది, అయినప్పటికీ మూడు-మార్గాల పరీక్ష డైనమిక్ సాధారణ అసమానతలను కొద్దిగా క్లిష్టతరం చేస్తుంది). ఇది Llama 3.1 ని అత్యంత సమర్థవంతమైన సంభాషణ అనుకరణకారుల వర్గంలో దృఢంగా ఉంచుతుంది, మానవ న్యాయమూర్తులను తరచుగా మోసం చేయగలదు, అయినప్పటికీ దాని సరైన దృశ్యంలో GPT-4.5 చూపిన అసాధారణ స్థాయిలకు చేరుకోలేదు. ఈ ఘనమైన పనితీరు సూక్ష్మమైన మానవ సంభాషణను ప్రతిబింబించడంలో ప్రముఖ పెద్ద భాషా నమూనాల సాధారణ పురోగతిని నొక్కి చెబుతుంది.
బహుశా అత్యంత ఊహించని కనుగొనడం GPT-4o మరియు చారిత్రక ELIZA ప్రోగ్రామ్ మధ్య పోలిక నుండి ఉద్భవించింది. OpenAI యొక్క అధునాతన GPT-4o మోడల్ పాల్గొనేవారిని తాను మానవుడినని 21% కేసులలో మాత్రమే ఒప్పించగలిగింది. విరుద్ధంగా, చాలా సరళమైన, స్క్రిప్ట్-ఆధారిత ELIZA ప్రోగ్రామ్ కొద్దిగా మెరుగ్గా పనిచేసింది, 23% విజయ రేటును సాధించింది. రెండు శాతాలు తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ నిర్దిష్ట పరీక్ష సెటప్‌లో ఏదీ ప్రత్యేకంగా ఒప్పించలేదని సూచిస్తుంది, ELIZA యొక్క అంచు, ఎంత స్వల్పమైనప్పటికీ, గమనించదగినది. ఇది ఈ సంక్షిప్త పరస్పర చర్యలలో మానవ అవగాహన మరియు తీర్పు యొక్క స్వభావం గురించి ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది. ELIZA యొక్క చాలా సరళత మరియు ఊహాజనితత్వం, బహుశా విచిత్రమైనదిగా లేదా విలక్షణమైనదిగా భావించబడి, కొన్నిసార్లు మానవ ప్రామాణికం కాని కమ్యూనికేషన్‌గా తప్పుగా అన్వయించబడిందా, అయితే GPT-4o యొక్క మరింత సంక్లిష్టమైన కానీ సంభావ్యంగా శుభ్రమైన లేదా అతిగా అధికారిక ప్రతిస్పందనలు (దాని నిర్దిష్ట ప్రాంప్టింగ్ మరియు పరీక్షలో ప్రవర్తనపై ఆధారపడి) మరింత సులభంగా కృత్రిమంగా ఫ్లాగ్ చేయబడ్డాయా? ప్రత్యామ్నాయంగా, ఇది కొన్ని సందర్భాల్లో ELIZA శైలికి అనుకూలంగా ఉండే నిర్దిష్ట పరస్పర చర్యలు లేదా పాల్గొనేవారి అంచనాలలో సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను ప్రతిబింబించవచ్చు. ఈ ఫలితం మానవులు విభిన్న రకాల కృత్రిమత్వం లేదా ప్రామాణికం కాని కమ్యూనికేషన్‌ను ఎలా గ్రహిస్తారనే దానిపై తదుపరి పరిశోధనకు ఖచ్చితంగా హామీ ఇస్తుంది.
అయితే, అత్యుత్తమ ఫలితం GPT-4.5 యొక్క పనితీరుగా మిగిలిపోయింది, ముఖ్యంగా అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన రచయిత, UC San Diego లోని Language and Cognition Laboratory లో పరిశోధకుడు అయిన Cameron Jones ద్వారా హైలైట్ చేయబడింది. Jones అత్యంత ఆశ్చర్యకరమైన అంశాన్ని నొక్కి చెప్పాడు: ‘ప్రజలు GPT-4.5 మరియు LLaMa నుండి వచ్చిన వ్యక్తుల మధ్య తేడాను గుర్తించలేకపోయారు మరియు 4.5 నిజమైన వ్యక్తుల కంటే చాలా తరచుగా మానవుడిగా రేట్ చేయబడింది!’ ఇది ఒక లోతైన ప్రకటన. ఒక AI మానవుడిగా ఉత్తీర్ణత సాధించడం ఒక విషయం; అదే పరీక్షలో పాల్గొనే వాస్తవ మానవుల కంటే ఎక్కువ మానవుడిగా గ్రహించబడటం పూర్తిగా మరొక విషయం. ఇది సూచిస్తుంది, GPT-4.5, కనీసం వ్యక్తిత్వ దృశ్యంలో, పాల్గొనేవారి అంచనాలకు విలక్షణమైన మానవ ఆన్‌లైన్ పరస్పర చర్యతో (బహుశా మరింత ఆకర్షణీయంగా, స్థిరంగా లేదా మూసగా ‘మానవ’) మరింత దగ్గరగా సరిపోయే ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేసి ఉండవచ్చు, వాస్తవ, సంభావ్యంగా మరింత వైవిధ్యమైన లేదా తక్కువ ఊహాజనిత, నిజమైన మానవ ప్రతిరూపాల ప్రతిస్పందనల కంటే.
ట్యూరింగ్ దాటి: హైపర్-రియలిస్టిక్ AI అనుకరణ యొక్క చిక్కులు
పరిశోధకులు Turing Test స్వయంగా, దాని అసలు సూత్రీకరణలో మరియు వాదించదగిన విధంగా ఈ సవరించిన రూపంలో కూడా, నిజమైన యంత్ర మేధస్సు లేదా అవగాహనను అంచనా వేయడానికి పాత మెట్రిక్ కావచ్చు అని అంగీకరించినప్పటికీ, అధ్యయనం యొక్క కనుగొన్నవి గణనీయమైన బరువును కలిగి ఉన్నాయి. మానవ టెక్స్ట్ మరియు సంభాషణ యొక్క అపారమైన డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందిన పెద్ద భాషా నమూనాలపై నిర్మించిన AI వ్యవస్థలు, అనుకరణ కళలో నైపుణ్యం సాధించడంలో ఎంత దూరం పురోగమించాయో అవి స్పష్టమైన సాక్ష్యాలను అందిస్తున్నాయి.
ఫలితాలు ప్రదర్శిస్తాయి, ఈ వ్యవస్థలు కేవలం వ్యాకరణపరంగా సరైనవి లేదా సందర్భోచితంగా సంబంధితమైనవి మాత్రమే కాకుండా, కనీసం చిన్న, టెక్స్ట్-ఆధారిత పరస్పర చర్యల పరిమితులలో, మానవ అవుట్‌పుట్ నుండి గ్రహణశక్తితో వేరు చేయలేని సంభాషణ అవుట్‌పుట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలవు. అంతర్లీన AI కి నిజమైన గ్రహణశక్తి, స్పృహ లేదా మానవ కమ్యూనికేషన్‌ను తెలియజేసే ఆత్మాశ్రయ అనుభవాలు లేనప్పటికీ, నమ్మదగిన, ఆకర్షణీయమైన మరియు పాత్ర-స్థిరమైన ప్రతిస్పందనలను సంశ్లేషణ చేసే దాని సామర్థ్యం వేగంగా మెరుగుపడుతోంది. ఇది అవగాహన యొక్క ముఖభాగాన్ని సమర్థవంతంగా సృష్టించగలదు, ఇది మానవ న్యాయమూర్తులను మెజారిటీ సమయం మోసం చేయడానికి సరిపోతుంది, ముఖ్యంగా సంబంధిత వ్యక్తిత్వాన్ని స్వీకరించినప్పుడు.
ఈ సామర్థ్యం ట్యూరింగ్ టెస్ట్ యొక్క విద్యాసంబంధ ఉత్సుకతకు మించి విస్తరించి, లోతైన చిక్కులను కలిగి ఉంది. Cameron Jones ఈ అధునాతన అనుకరణ ద్వారా నడపబడే అనేక సంభావ్య సామాజిక మార్పుల వైపు సూచిస్తాడు:
- ఉద్యోగ ఆటోమేషన్: స్వల్పకాలిక పరస్పర చర్యలలో మానవులను సజావుగా భర్తీ చేయగల AI సామర్థ్యం, సంభావ్యంగా గుర్తించబడకుండా, టెక్స్ట్-ఆధారిత కమ్యూనికేషన్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడే పాత్రలలో ఆటోమేషన్ కోసం తలుపును విస్తృతంగా తెరుస్తుంది. కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌లు, కంటెంట్ జనరేషన్, డేటా ఎంట్రీ, షెడ్యూలింగ్ మరియు వివిధ రకాల డిజిటల్ సహాయం AI స్వీకరణను పెంచవచ్చు, AI తగినంత ఒప్పించేదిగా మరియు ఖర్చు-సమర్థవంతంగా నిరూపిస్తే మానవ కార్మికులను స్థానభ్రంశం చేస్తుంది. అధ్యయనం సూచిస్తుంది ‘ఒప్పించే’ పరిమితిని చేరుకోవడం లేదా మించిపోవడం జరుగుతోంది.
- మెరుగైన సోషల్ ఇంజనీరింగ్: దుర్వినియోగం యొక్క సంభావ్యత గణనీయంగా ఉంది. హానికరమైన నటులు అధునాతన ఫిషింగ్ స్కామ్‌లు, తప్పుడు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడం, ప్రజాభిప్రాయాన్ని తారుమారు చేయడం లేదా మోసపూరిత ప్రయోజనాల కోసం వ్యక్తులను మోసగించడం కోసం హైపర్-రియలిస్టిక్ AI చాట్‌బాట్‌లను ఉపయోగించుకోవచ్చు. వాస్తవ మానవుల కంటే తరచుగా మానవుడిగా గ్రహించబడే AIమోసానికి నమ్మశక్యం కాని శక్తివంతమైన సాధనంగా ఉంటుంది, వ్యక్తులు ఆన్‌లైన్ పరస్పర చర్యలను విశ్వసించడం కష్టతరం చేస్తుంది. ‘వ్యక్తిత్వ’ వ్యూహం యొక్క ప్రభావం ఇక్కడ ప్రత్యేకంగా ఆందోళన కలిగిస్తుంది, ఎందుకంటే AI నిర్దిష్ట రకాల విశ్వసనీయ వ్యక్తులు లేదా అధికార గణాంకాలను మోసగించడానికి అనుకూలీకరించబడుతుంది.
- సాధారణ సామాజిక కల్లోలం: నిర్దిష్ట అనువర్తనాలకు మించి, గుర్తించలేని మానవ అనుకరణకు సామర్థ్యం ఉన్న AI యొక్క విస్తృత విస్తరణ సామాజిక డైనమిక్స్‌ను ప్రాథమికంగా మార్చగలదు. ఆన్‌లైన్ పరిసరాలలో మనం నమ్మకాన్ని ఎలా స్థాపిస్తాము? సంభావ్యంగా కృత్రిమ సంభాషణకర్తల ద్వారా మధ్యవర్తిత్వం వహించినప్పుడు మానవ సంబంధం యొక్క స్వభావానికి ఏమి జరుగుతుంది? ఇది పెరిగిన ఒంటరితనానికి దారితీయగలదా, లేదా విరుద్ధంగా, AI-మానవ సహవాసం యొక్క కొత్త రూపాలకు దారితీయగలదా? మానవ మరియు యంత్ర కమ్యూనికేషన్ మధ్య మసకబారుతున్న గీత ఈ ప్రశ్నలతో సామాజిక గణనను అవసరం చేస్తుంది. ఇది డిజిటల్ యుగంలో ప్రామాణికత మరియు పరస్పర చర్య యొక్క మా నిర్వచనాలను సవాలు చేస్తుంది.
ప్రస్తుతం పీర్ రివ్యూ కోసం వేచి ఉన్న ఈ అధ్యయనం, మానవ సంభాషణ ప్రవర్తనను ప్రతిబింబించే AI సామర్థ్యం యొక్క వేగవంతమైన పురోగతిని వివరిస్తూ ఒక కీలకమైన డేటా పాయింట్‌గా పనిచేస్తుంది. నిజమైన కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు గురించిన చర్చ కొనసాగుతున్నప్పటికీ, నిర్దిష్ట సందర్భాలలో మానవుడిగా నటించే AI యొక్క ఆచరణాత్మక సామర్థ్యం ఒక క్లిష్టమైన కూడలికి చేరుకుందని ఇది నొక్కి చెబుతుంది. మనం ఒక యుగంలోకి ప్రవేశిస్తున్నాము, ఇక్కడ రుజువు భారం మారవచ్చు - ఒక యంత్రం మానవుడిగా కనిపించగలదా అని అడగడానికి బదులుగా, మనం ఆన్‌లైన్‌లో సంభాషిస్తున్న ‘మానవుడు’ నిజంగా జీవసంబంధమైనవా కాదా అని మనం ఎక్కువగా ప్రశ్నించవలసి ఉంటుంది. అనుకరణ ఆట కొత్త స్థాయికి చేరుకుంది మరియు దాని పరిణామాలు ఇప్పుడే విప్పుకోవడం ప్రారంభించాయి.