అనుకరణ ఆట: AI మానవ సంభాషణలో నైపుణ్యం సాధించిందా?

మానవుల వలె ఆలోచించగల, లేదా కనీసం సంభాషించగల యంత్రాలను సృష్టించాలనే తపన కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence - AI) రంగంలో దీర్ఘకాలంగా ఉన్న ఆశయం. దశాబ్దాలుగా, దీనికి ప్రమాణంగా, వివాదాస్పదమైనప్పటికీ, 20వ శతాబ్దం మధ్యలో మేధావి గణిత శాస్త్రజ్ఞుడు Alan Turing రూపొందించిన Turing Test ని పరిగణిస్తున్నారు. దీని ప్రాథమిక సూత్రం సరళమైనది కానీ లోతైనది: ఒక యంత్రం మానవ పరిశీలకుడితో సంభాషించి, ఆ పరిశీలకుడు దానిని మరో మానవుడి నుండి విశ్వసనీయంగా వేరు చేయలేనంతగా ఒప్పించగలదా? ఇటీవలి పరిణామాలు సూచిస్తున్నదేమిటంటే, కొన్ని అత్యంత అధునాతన పెద్ద భాషా నమూనాలు (Large Language Models - LLMs) ఈ ఆసక్తికరమైన మైలురాయిని చేరుకున్నాయని, లేదా బహుశా అధిగమించాయని కూడా అనిపిస్తుంది. ఇది మేధస్సు, అనుకరణ స్వభావం మరియు AI భవిష్యత్తు గమనం గురించి పునరుద్ధరించబడిన చర్చకు దారితీసింది.

రంగం సిద్ధం: సంభాషణాత్మక సవాళ్ల కొత్త రౌండ్

కాలిఫోర్నియా విశ్వవిద్యాలయం, శాన్ డియాగో (University of California San Diego) నుండి వెలువడిన ఒక అధ్యయనం ఈ ప్రశ్నను తీవ్రంగా దృష్టికి తెచ్చింది. పరిశోధకులు Cameron R. Jones మరియు Benjamin K. Bergen అత్యాధునిక AI వ్యవస్థల సంభాషణా నైపుణ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి Turing Test యొక్క సమకాలీన రూపాన్ని రూపొందించారు. వారి ప్రయోగంలో మానవ పాల్గొనేవారిని OpenAI యొక్క అత్యంత గౌరవనీయమైన GPT-4.5 మరియు Meta యొక్క శక్తివంతమైన LLaMa-3.1-405B తో సహా అనేక AI నమూనాలతో పోటీ పడేలా చేశారు. ఈ ఏర్పాటులో ఒక మానవ న్యాయనిర్ణేత ఏకకాలంలో ఐదు నిమిషాల పాటు టెక్స్ట్ ఆధారిత సంభాషణలలో పాల్గొన్నారు – ఒకటి దాగి ఉన్న మానవ పాల్గొనేవారితో మరియు మరొకటి దాగి ఉన్న AI నమూనాతో. ఈ సంక్షిప్త సంభాషణల తరువాత, న్యాయనిర్ణేత పని సూటిగా ఉంది: ఏ సంభాషణ భాగస్వామి యంత్రమో మరియు ఏది మానవుడో గుర్తించడం.

ఫలితాలు, ముఖ్యంగా ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తిత్వాన్ని (persona) స్వీకరించమని ప్రాంప్ట్ చేయబడిన నమూనాల విషయంలో, ఆశ్చర్యకరంగా ఉన్నాయి.

• GPT-4.5 పనితీరు: మానవుడిలా ప్రవర్తించమని సూచించినప్పుడు, GPT-4.5 న్యాయనిర్ణేతలను ఆకట్టుకునేలా 73% సార్లు మోసం చేసినట్లు నివేదించబడింది. ఈ సంఖ్య ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే న్యాయనిర్ణేతలు సంభాషణలో పాల్గొన్న అసలు మానవ పాల్గొనేవారి కంటే AI ని మానవుడిగా గుర్తించే అవకాశం ఎక్కువగా ఉందని ఇది సూచిస్తుంది.
• LLaMa-3.1-405B ప్రదర్శన: Meta యొక్క పెద్ద నమూనా, LLaMa-3.1-405B (ఇక్కడ 405B దాని సామర్థ్యాలను రూపొందించే పారామితుల భారీ సంఖ్యను సూచిస్తుంది), అదే ‘persona’ పరిస్థితిలో విశ్వసనీయంగా పనిచేసింది. ఇది 56% సార్లు మానవుడిగా గుర్తించబడింది. GPT-4.5 స్కోరు కంటే తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ ఫలితం ఇప్పటికీ దానిని కీలకమైన 50% పరిమితి కంటే పైన ఉంచుతుంది, ఇది తరచుగా పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించినట్లు సూచిస్తుంది, దాని ప్రతిస్పందనలు మానవ పాల్గొనేవారి నుండి గణాంకపరంగా వేరు చేయడం కష్టమని సూచిస్తుంది.
• ఆధార పోలికలు: సందర్భాన్ని అందించడానికి మరియు న్యాయనిర్ణేతలు కేవలం యాదృచ్ఛికంగా ఊహించడం లేదని నిర్ధారించడానికి, పరిశోధకులు ఆధార నమూనాలను చేర్చారు. MIT లో Joseph Weizenbaum రూపొందించిన 1960ల నాటి ప్రసిద్ధ ప్రారంభ చాట్‌బాట్ అయిన ELIZA ను నియంత్రణగా చేర్చారు. ఆశ్చర్యకరంగా, దాని పనితీరు దాని సృష్టి నుండి AI లో జరిగిన విస్తారమైన పురోగతిని ప్రతిబింబించింది, కేవలం 23% ‘మానవ’ రేటింగ్‌ను మాత్రమే సాధించింది. ఆసక్తికరంగా, 2024 లో విడుదలైన ఇటీవలి OpenAI నమూనా అయిన GPT-4o కూడా ఈ నిర్దిష్ట పరీక్ష సెటప్‌లో ఇదే విధమైన ఆధార స్థాయిలో పనిచేసింది, కేవలం 21% సార్లు మాత్రమే మానవుడిగా నిర్ధారించబడింది. ఇది నిర్దిష్ట కాన్ఫిగరేషన్‌లు, శిక్షణ లేదా బహుశా ప్రాంప్టింగ్ వ్యూహం కూడా మానవ-వంటి సంభాషణా పనితీరును సాధించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయని హైలైట్ చేస్తుంది.

ఈ అధ్యయనం యొక్క పద్దతి, ఈ త్రి-పక్షాల సెటప్ (న్యాయనిర్ణేత, దాగి ఉన్న మానవుడు, దాగి ఉన్న AI) ను ఉపయోగించడం, AI ని Turing ప్రమాణానికి వ్యతిరేకంగా అంచనా వేయడానికి కొన్ని మునుపటి ప్రయత్నాలతో పోలిస్తే దాని కఠినత్వానికి ప్రసిద్ధి చెందింది. సంభాషణాత్మక అస్పష్టతను అంచనా వేయడానికి ఇది మరింత సవాలుగా మరియు వాస్తవిక దృష్టాంతాన్ని సృష్టించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

వ్యక్తిత్వం యొక్క శక్తి: AI ఒక మెథడ్ యాక్టర్‌గా

ఈ ప్రత్యేక అధ్యయనంలో GPT-4.5 మరియు LLaMa-3.1-405B ల విజయ రేట్లను ప్రభావితం చేసిన కీలక అంశం నిర్దిష్ట ‘persona’ ప్రాంప్ట్‌ల ఉపయోగం. పరిశోధకులు మానవ-వంటి పాత్ర లేదా స్వరాన్ని స్వీకరించమని సూచనలతో మరియు లేకుండా నమూనాలను పరీక్షించారు. persona ప్రాంప్ట్ వర్తింపజేసినప్పుడు పనితీరులో గణనీయమైన పెరుగుదల ఆధునిక LLM ల యొక్క కీలక అంశాన్ని నొక్కి చెబుతుంది: సూచనల ఆధారంగా వాటి అవుట్‌పుట్‌ను స్వీకరించే వాటి అద్భుతమైన సామర్థ్యం.

AI కోసం ‘వ్యక్తిత్వాన్ని స్వీకరించడం’ అంటే ఏమిటి? దీని అర్థం నమూనా దానిని సర్దుబాటు చేస్తుంది:

1. స్వరం మరియు శైలి: సాధారణ భాషను అనుకరించడం, వ్యావహారికాలను ఉపయోగించడం, లేదా సంకోచం లేదా ప్రతిబింబాన్ని అనుకరించడం.
2. కంటెంట్ ఫోకస్: వ్యక్తిగత అనుభవాలను (కల్పితమైనప్పటికీ) సూచించడం, అభిప్రాయాలను వ్యక్తం చేయడం, లేదా స్వీకరించిన పాత్రకు సంబంధించిన చిన్నపాటి సంభాషణలలో పాల్గొనడం.
3. పరస్పర చర్య నమూనా: కేవలం సమాచార పునరుద్ధరణ వ్యవస్థ వలె కాకుండా మరింత ఇంటరాక్టివ్‌గా అనిపించే మార్గాల్లో ప్రతిస్పందించడం.

ఈ సామర్థ్యం ఈ నమూనాలకు శిక్షణ ఇచ్చే విధానం నుండి నేరుగా వస్తుంది. LLM లు ఇంటర్నెట్ మరియు డిజిటైజ్ చేయబడిన సాహిత్యం అంతటా మానవులు సృష్టించిన టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌తో కూడిన భారీ డేటాసెట్‌ల నుండి నమూనాలు, శైలులు మరియు సమాచారాన్ని నేర్చుకుంటాయి. ఒక నిర్దిష్ట రకం వ్యక్తిలా ప్రవర్తించమని ప్రాంప్ట్ చేసినప్పుడు, నమూనా దాని శిక్షణ డేటాలోని మానవ సంభాషణ యొక్క విస్తారమైన ఉదాహరణల నుండి ఆ వ్యక్తిత్వానికి అనుగుణంగా ఉండే వాటిని ఆకర్షిస్తుంది. ఇది నిజమైన వ్యక్తిత్వం కంటే అధునాతన నమూనా సరిపోలిక మరియు ఉత్పత్తికి సంబంధించినది.

ఇది ఆవిష్కరణ థింక్-ట్యాంక్ NostaLab వ్యవస్థాపకుడు John Nosta వంటి పరిశీలకులు వ్యక్తం చేసిన ఆలోచనకు దారితీస్తుంది, బహుశా మనం చూస్తున్నది మానవ కోణంలో కృత్రిమ మేధస్సు కాకపోవచ్చు, కానీ అత్యంత అధునాతన కృత్రిమ సానుభూతి – లేదా కనీసం, దాని యొక్క నమ్మదగిన అనుకరణ. AI సానుభూతిని అనుభవించడం లేదు, కానీ దానిని వ్యక్తీకరించడంతో సంబంధం ఉన్న భాషా నమూనాలను నేర్చుకుంది. విజయం ప్రవర్తనా అనుకరణపై ఆధారపడి ఉంటుంది, పరీక్షలో ఉపయోగించిన ఐదు నిమిషాల సంభాషణల వంటి చిన్న పరస్పర చర్యల సమయంలో మానవ-వంటి ప్రతిధ్వనించే నైపుణ్యంతో ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడం.

పరిశోధకులు స్వయంగా ఈ అనుకూలతను హైలైట్ చేసారు: “LLM లు విభిన్న దృశ్యాలకు వాటి ప్రవర్తనను స్వీకరించడానికి ప్రాంప్ట్ చేయబడే సౌలభ్యం వాటిని చాలా సరళంగా చేస్తుంది: మరియు స్పష్టంగా మానవుడిగా ఉత్తీర్ణత సాధించగల సామర్థ్యం కలిగి ఉంటుంది.” ఈ సౌలభ్యం రెండు వైపులా పదునున్న కత్తి, అద్భుతమైన సంభాషణా పటిమను ప్రారంభిస్తూనే, ప్రామాణికత మరియు తారుమారు సంభావ్యత గురించి ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.

ఒక మైలురాయి సాధన లేదా లోపభూయిష్ట కొలమానమా? ట్యూరింగ్ పరీక్షను పునఃపరిశీలించడం

AI ‘Turing Test’ లో ఉత్తీర్ణత సాధించిందని ముఖ్యాంశాలు చాటిచెప్పినప్పటికీ, ఈ సాధన యొక్క ప్రాముఖ్యత జాగ్రత్తగా పరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది. సంక్షిప్త టెక్స్ట్ చాట్‌లో మెజారిటీ న్యాయనిర్ణేతలను ఒప్పించడం నిజంగా మానవ-స్థాయి మేధస్సుకు సమానమా? అధ్యయన రచయితలతో సహా చాలా మంది నిపుణులు కాదు అని వాదిస్తారు.

ఇంటర్నెట్-స్థాయి డేటాపై శిక్షణ పొందిన LLM ల ఆవిర్భావానికి చాలా కాలం ముందు రూపొందించబడిన Turing Test, ప్రధానంగా సంభాషణా పనితీరును కొలుస్తుంది, కానీ లోతైన అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలను కాదు:

• గ్రహణశక్తి: AI నిజంగా సంభాషణ యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు మరియు చిక్కులను అర్థం చేసుకుంటుందా, లేదా అది కేవలం గణాంకపరంగా అత్యంత సంభావ్య తదుపరి పదాలను అంచనా వేస్తుందా?
• స్పృహ: అవగాహన మరియు ఆలోచన యొక్క ఆత్మాశ్రయ అనుభవం మానవుల (మరియు బహుశా ఇతర జీవ జీవుల) పరిధిలోనే దృఢంగా ఉంది. ప్రస్తుత AI నమూనాలు దానిని కలిగి ఉన్నట్లు ఎటువంటి ఆధారాలు చూపించవు.
• తార్కికం: AI నిర్దిష్ట డొమైన్‌లలో తార్కిక దశలను చేయగలిగినప్పటికీ, సాధారణ-ప్రయోజన తార్కికం, ఇంగితజ్ఞానం మరియు నవల పరిస్థితులలో కారణం-మరియు-ప్రభావం అర్థం చేసుకునే దాని సామర్థ్యం ఇప్పటికీ మానవులతో పోలిస్తే పరిమితంగా ఉంది.
• ఉద్దేశ్యం: AI ప్రతిస్పందనలు అల్గారిథమ్‌లు మరియు డేటా ఆధారంగా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి; వాటి కమ్యూనికేషన్‌ను నడిపించే నిజమైన నమ్మకాలు, కోరికలు లేదా ఉద్దేశ్యాలు వాటికి లేవు.

అందువల్ల, Turing Test లో అధిక స్కోరు ఒక AI అనుకరణ ఆటను అసాధారణంగా బాగా ఆడగలదని ప్రదర్శిస్తుంది, ప్రత్యేకించి నిర్దిష్ట ప్రాంప్ట్‌ల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడినప్పుడు. ఇది మానవ సంభాషణా నమూనాలతో దగ్గరగా సరిపోయే టెక్స్ట్‌ను రూపొందించడం నేర్చుకుంది. టెక్ ఎడ్యుకేషన్ కంపెనీ Waye వ్యవస్థాపకురాలు Sinead Bovell దీనిపై ప్రతిబింబిస్తూ, “ఏ ఒక్క వ్యక్తి చదవగలిగే లేదా చూడగలిగే దానికంటే ఎక్కువ మానవ డేటా” పై శిక్షణ పొందిన AI చివరికి “మానవుడిలా ధ్వనించడంలో” రాణించడం నిజంగా ఆశ్చర్యకరమా అని ప్రశ్నించారు.

ఇది ఒక ప్రాథమిక ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది: 21వ శతాబ్దంలో AI పురోగతికి Turing Test ఇప్పటికీ సంబంధిత లేదా తగినంత ప్రమాణమా? సంభాషణ ద్వారా మోసంపై దాని దృష్టి చాలా ఇరుకైనదని మరియు సంభావ్యంగా తప్పుదారి పట్టించేదని కొందరు వాదిస్తున్నారు. సమస్య-పరిష్కారం, సృజనాత్మకత, నైతిక తీర్పు, లేదా పూర్తిగా కొత్త భౌతిక లేదా సంభావిత వాతావరణాలకు అనుగుణ్యత వంటి నిజమైన మేధస్సుతో మనం తరచుగా అనుబంధించే సామర్థ్యాలను ఇది తగినంతగా అంచనా వేయదు.

చారిత్రక సందర్భం కూడా సంబంధితంగా ఉంది. AI Turing Test లో ఉత్తీర్ణత సాధించినట్లు వాదనలు గతంలో కూడా వెలుగులోకి వచ్చాయి. 2014 లో, 13 ఏళ్ల ఉక్రేనియన్ బాలుడిని అనుకరించడానికి రూపొందించబడిన “Eugene Goostman” అనే చాట్‌బాట్, ఇదే విధమైన పరీక్ష కార్యక్రమంలో 33% న్యాయనిర్ణేతలను ఒప్పించినట్లు నివేదించబడింది. ఆ సమయంలో కొందరు దీనిని ప్రశంసించినప్పటికీ, 33% విజయ రేటు సాధారణంగా ఉదహరించబడిన 50% పరిమితి కంటే తక్కువగా ఉంది మరియు వ్యాకరణ దోషాలు లేదా జ్ఞాన అంతరాలను క్షమించగల ఒక వ్యక్తిత్వాన్ని (స్థానికేతర ఆంగ్ల-మాట్లాడే యువకుడు) ఉపయోగించి సాధించబడింది. ఇటీవలి ఫలితాలతో పోలిస్తే 50% మించి, మరింత అధునాతన నమూనాలతో 73% కి చేరుకున్నప్పటికీ, సంభాషణా AI లో పురోగతి కాదనలేనిది, కానీ పరీక్ష యొక్క పరిమితులు మాత్రం సంబంధితంగానే ఉన్నాయి.

ఇంజిన్ లోపల చూడటం: సంభాషణా నైపుణ్యం యొక్క చోదకులు

GPT-4.5 వంటి నమూనాల ఆకట్టుకునే పనితీరు యాదృచ్ఛికం కాదు; ఇది AI అభివృద్ధిలో, ముఖ్యంగా పెద్ద భాషా నమూనాల డొమైన్‌లో కనికరంలేని ఆవిష్కరణ మరియు శుద్ధీకరణ ఫలితం. ఇంత మానవ-వంటి టెక్స్ట్‌ను రూపొందించగల వాటి సామర్థ్యానికి అనేక అంశాలు దోహదం చేస్తాయి:

1. భారీ డేటాసెట్‌లు: ఆధునిక LLM లు నిజంగా అస్థిరమైన మొత్తంలో టెక్స్ట్ మరియు కోడ్‌పై శిక్షణ పొందాయి. ఈ విస్తారమైన బహిర్గతం వాటికి క్లిష్టమైన వ్యాకరణ నిర్మాణాలు, విభిన్న పదజాలాలు, శైలీకృత సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు, వాస్తవిక సమాచారం (ఎల్లప్పుడూ ఖచ్చితంగా కానప్పటికీ), మరియు సాధారణ సంభాషణా క్రమాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
2. అధునాతన ఆర్కిటెక్చర్‌లు: తరచుగా Transformer ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడిన అంతర్లీన సాంకేతికత, అవుట్‌పుట్‌ను రూపొందించేటప్పుడు ఇన్‌పుట్ ప్రాంప్ట్‌లోని విభిన్న పదాల ప్రాముఖ్యతను అంచనా వేయడానికి మోడల్‌ను అనుమతించే “attention” వంటి యంత్రాంగాలను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది టెక్స్ట్ యొక్క సుదీర్ఘ విస్తరణలలో సందర్భం మరియు పొందికను నిర్వహించడానికి సహాయపడుతుంది.
3. అధునాతన శిక్షణా పద్ధతులు: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) వంటి పద్ధతులు నమూనాలను చక్కగా తీర్చిదిద్దడానికి ఉపయోగించబడతాయి. మానవులు విభిన్న AI ప్రతిస్పందనలను రేట్ చేస్తారు, మరింత సహాయకరంగా, హానికరం కాని, మరియు నిజాయితీగా ఉండే అవుట్‌పుట్‌లను రూపొందించడానికి నమూనాను మార్గనిర్దేశం చేస్తారు – మరియు తరచుగా, మరింత మానవ-ధ్వనించేలా.
4. పారామీటర్ స్కేల్: వందల బిలియన్ల పారామీటర్లతో LLaMa-3.1-405B వంటి నమూనాలు, శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి మరియు ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి, ఇది మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు సూక్ష్మమైన టెక్స్ట్ ఉత్పత్తిని ప్రారంభిస్తుంది.
5. సందర్భ నిలుపుదల: కొత్త నమూనాలు సంభాషణ యొక్క మునుపటి భాగాలను “గుర్తుంచుకోవడానికి” మెరుగైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది మరింత స్థిరమైన మరియు సంబంధిత పరస్పర చర్యలకు దారితీస్తుంది, ఇది మానవ సంభాషణ యొక్క కీలక అంశం.
6. బహుళ నమూనా పునాదులు: టెక్స్ట్ దాటి సామర్థ్యాలను (చిత్ర అవగాహన వంటివి) పొందుపరిచిన GPT-4 వంటి పూర్వీకులపై నిర్మించడం, పరీక్ష పరస్పర చర్య పూర్తిగా టెక్స్ట్-ఆధారితమైనప్పటికీ, కొత్త నమూనాలకు సంభావ్యంగా గొప్ప అంతర్గత ప్రాతినిధ్యాన్ని ఇస్తుంది.

OpenAI GPT-4.5 ను ప్రివ్యూ చేసినప్పుడు, CEO Sam Altman ఇలా వ్యాఖ్యానించారు, “ఇది నాకు ఆలోచనాపరుడైన వ్యక్తితో మాట్లాడుతున్నట్లు అనిపించే మొదటి నమూనా.” ఆత్మాశ్రయమైనప్పటికీ, ఈ భావన ఈ సాంకేతిక పురోగతులు ప్రారంభించిన సంభాషణా సామర్థ్యంలో గుణాత్మక లీపును ప్రతిబింబిస్తుంది. persona ప్రాంప్ట్ అప్పుడు శక్తివంతమైన లివర్‌గా పనిచేస్తుంది, నేర్చుకున్న డేటా నుండి గీసిన నిర్దిష్ట మానవ సంభాషణా శైలిని అనుకరించడానికి ఈ సామర్థ్యాలను నిర్దేశిస్తుంది.

వాస్తవికత ద్వారా అలలు: సామాజిక మరియు ఆర్థిక పరిగణనలు

AI నిజమైన మేధస్సుకు సమానం కానప్పటికీ, మానవ సంభాషణను నమ్మదగిన రీతిలో అనుకరించగలదని ప్రదర్శించడం, విద్యా పరీక్షలకు మించి విస్తరించే ముఖ్యమైన వాస్తవ-ప్రపంచ చిక్కులను కలిగి ఉంది. Sinead Bovell గుర్తించినట్లుగా, ఈ పురోగతులు సంభావ్యంగా “పెద్ద ఆర్థిక మరియు సామాజిక చిక్కులను” కలిగి ఉన్నాయి.

• ఉద్యోగ మార్కెట్ అంతరాయం: కమ్యూనికేషన్‌పై ఎక్కువగా ఆధారపడిన రంగాలు AI ఏకీకరణ మరియు సంభావ్య స్థానభ్రంశం కోసం ప్రధాన అభ్యర్థులు. కస్టమర్ సర్వీస్ పాత్రలు, కంటెంట్ జనరేషన్ (వ్యాసాలు రాయడం, మార్కెటింగ్ కాపీ), అనువాద సేవలు, మరియు ట్యూటరింగ్ లేదా వ్యక్తిగత సహాయం యొక్క కొన్ని అంశాలు కూడా అధునాతన చాట్‌బాట్‌లు మరియు AI ఏజెంట్ల ద్వారా ఎక్కువగా నిర్వహించబడవచ్చు. డేటా విశ్లేషణ, సేల్స్ సపోర్ట్, లేదా హెల్త్‌కేర్ మేనేజ్‌మెంట్ వంటి రంగాలలో స్వయంప్రతిపత్తితో వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడిన సిస్టమ్‌లు – “Agentic AI” వైపు ఇటీవలి ώపు – ఈ ఏజెంట్లు మానవ-వంటి పటిమతో కమ్యూనికేట్ చేయగలిగితే మరింత ఊపందుకుంటుంది.
• మానవ సంబంధాలు మరియు విశ్వాసం: AI సానుభూతి మరియు వ్యక్తిత్వాన్ని అనుకరించడంలో మరింత నిష్ణాతులుగా మారినప్పుడు, అది మానవ పరస్పర చర్య డైనమిక్స్‌ను మార్చవచ్చు. ప్రజలు AI సహచరులతో భావోద్వేగ బంధాలను ఏర్పరుస్తారా? మానవుడు మరియు AI మధ్య తేడాను గుర్తించడం కష్టతరమైనప్పుడు ఆన్‌లైన్ పరస్పర చర్యలలో ప్రామాణికతను మనం ఎలా నిర్ధారిస్తాము? మోసం, స్కామ్‌ల కోసం అయినా, తప్పుడు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి అయినా, లేదా అభిప్రాయాలను తారుమారు చేయడానికి అయినా, సంభావ్యత గణనీయంగా పెరుగుతుంది.
• “డీపర్ ఫేక్స్” యొక్క పెరుగుదల: FAU లోని సెంటర్ ఫర్ ది ఫ్యూచర్ మైండ్ వ్యవస్థాపక డైరెక్టర్ Susan Schneider, గమనం గురించి ఆందోళన వ్యక్తం చేసారు, “డీపర్ ఫేక్స్” మరియు “చాట్‌బాట్ సైబర్‌వార్స్” ను కలిగి ఉన్న సంభావ్య “పీడకల” దృష్టాంతాన్ని అంచనా వేశారు. AI టెక్స్ట్‌లో వ్యక్తులను నమ్మదగిన రీతిలో అనుకరించగలిగితే, హానికరమైన انفرادیت کی نقل کا امکان ڈرامائی طور پر بڑھ جاتا ہے۔
• నైతిక సమలేఖనం: Schneider సమలేఖనం యొక్క కీలక సమస్యను కూడా హైలైట్ చేసారు: AI వ్యవస్థలు మానవ విలువలకు అనుగుణంగా ప్రవర్తించేలా చూడటం. మానవ సంభాషణను సంపూర్ణంగా అనుకరించగల AI, కానీ నైతిక దిక్సూచి లేనిది లేదా శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకున్న పక్షపాత డేటాపై పనిచేసేది, హానికరం కాని మూస పద్ధతులను శాశ్వతం చేయవచ్చు లేదా అనైతిక సిఫార్సులను చేయవచ్చు, అన్నీ సంపూర్ణంగా సహేతుకంగా ధ్వనించేటప్పుడు. ఈ నమూనాలు “సరిగ్గా సమలేఖనం చేయబడకుండా” పరీక్షలో ఉత్తీర్ణత సాధించాయనే వాస్తవం చాలా మంది పరిశోధకులకు ఆందోళన కలిగించే విషయం.

సంభాషణాత్మకంగా మానవుడిగా “ఉత్తీర్ణత” సాధించగల సామర్థ్యం కేవలం సాంకేతిక ఉత్సుకత కాదు; ఇది పెరుగుతున్న డిజిటల్ ప్రపంచంలో మనం ఎలా పని చేస్తాము, కమ్యూనికేట్ చేస్తాము, విశ్వసిస్తాము మరియు ఒకరికొకరు సంబంధం కలిగి ఉంటాము అనే దానితో నేరుగా కలుస్తుంది.

భవిష్యత్తును నిర్దేశించడం: అనుకరణకు మించి నిజమైన సామర్థ్యం వైపు

GPT-4.5 మరియు LLaMa-3.1 లతో కూడిన ఇటీవలి Turing Test ఫలితాలు AI అభివృద్ధి చరిత్రలో గమనించదగ్గ మైలురాళ్లు అయినప్పటికీ, అవి ప్రధానంగా సహజ భాషా ఉత్పత్తి మరియు అనుకరణలో అద్భుతమైన పురోగతిని హైలైట్ చేస్తాయి. చాలా మంది నిపుణుల మధ్య ఏకాభిప్రాయం ఏమిటంటే, కేవలం సంభాషణా అనుకరణలో రాణించడం కంటే, నిజమైన అవగాహన, తార్కికం మరియు నైతిక ప్రవర్తనను ప్రదర్శించే AI ని అభివృద్ధి చేయడంపై ఇప్పుడు దృష్టి కేంద్రీకరించాలి.

ఇది సాంప్రదాయ Turing Test ను దాటి కొత్త ప్రమాణాలు మరియు మూల్యాంకన పద్ధతుల వైపు వెళ్లాల్సిన అవసరం ఉంది. ఇవి ఎలా ఉండవచ్చు?

• నవల పరిస్థితులలో సంక్లిష్ట సమస్య-పరిష్కారంపై దృష్టి సారించే పరీక్షలు.
• దృఢమైన ఇంగితజ్ఞాన తార్కికం యొక్క మూల్యాంకనాలు.
• అస్పష్టమైన దృశ్యాలలో నైతిక నిర్ణయం తీసుకోవడం యొక్క అంచనాలు.
• కేవలం ఇప్పటికే ఉన్న నమూనాల పునఃసంయోగం కాకుండా, సృజనాత్మకత మరియు అసలైన ఆలోచన యొక్క కొలతలు.
• దీర్ఘకాలిక ప్రణాళిక మరియు వ్యూహాత్మక ఆలోచన అవసరమయ్యే పరీక్షలు.

క్షేత్రంలోని చాలా మందికి అంతిమ లక్ష్యం కేవలం నమ్మదగిన సంభాషణకర్తలను సృష్టించడం కాదు, కానీ వాస్తవ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు మానవ సామర్థ్యాలను పెంచడానికి విశ్వసనీయమైన, నమ్మదగిన సాధనాలుగా పనిచేయగల AI ని అభివృద్ధి చేయడం. అసలు రిపోర్టింగ్‌లోని ముగింపు ఆలోచనలు సూచించినట్లుగా, AI భవిష్యత్తు కేవలం నమ్మదగిన రీతిలో చాట్ చేయగల దాని సామర్థ్యం కంటే దాని ఆచరణాత్మక ప్రయోజనంలో ఎక్కువగా ఉంటుంది – శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణలకు సహాయం చేయడం, ఆరోగ్య సంరక్షణను మెరుగుపరచడం, సంక్లిష్ట వ్యవస్థలను నిర్వహించడం.

Artificial General Intelligence (AGI) వైపు ప్రయాణం, సాధించగలిగితే, సుదీర్ఘమైనది మరియు సంక్లిష్టమైనది. Turing Test లో ఉత్తీర్ణత సాధించడం వంటి మైలురాళ్లు మార్గంలో ముఖ్యమైన గుర్తులు, ప్రస్తుత పద్ధతుల శక్తిని ప్రదర్శిస్తాయి. అయినప్పటికీ, అవి మన ప్రస్తుత కొలమానాల పరిమితులు మరియు ఈ శక్తివంతమైన సాంకేతికతలు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున మనం పరిష్కరించాల్సిన లోతైన నైతిక మరియు సామాజిక ప్రశ్నల యొక్క కీలకమైన రిమైండర్‌లుగా కూడా పనిచేస్తాయి. అనుకరణ ఆటకు కొత్త ఛాంపియన్‌లు ఉండవచ్చు, కానీ నిజంగా తెలివైన, ప్రయోజనకరమైన మరియు సమలేఖనం చేయబడిన AI ని నిర్మించే సవాలు ఇప్పుడే ప్రారంభమైంది.