केवल इतना सोच रही है कि हम में से अधिकांश अपने सिर में कर सकते हैं। एक कलम और कागज के लिए पहुंचने के बिना 16,951 को 67 से विभाजित करने का प्रयास करें। या एक कैलकुलेटर। पिछले सप्ताह की रसीद के पीछे एक सूची के बिना साप्ताहिक खरीदारी करने का प्रयास करें। या आपके फोन पर।
अपने जीवन को आसान बनाने में मदद करने के लिए इन उपकरणों पर भरोसा करके, क्या हम खुद को अधिक होशियार या डम्बर बना रहे हैं? क्या हमने एक प्रजाति के रूप में मुहावरे के करीब कभी भी इंचिंग के लिए दक्षता लाभ का कारोबार किया है?
यह प्रश्न विशेष रूप से जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तकनीक जैसे कि CHATGPT, Tech Company Openai के स्वामित्व वाली AI चैटबॉट के संबंध में विचार करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो कि लेखन के समय प्रत्येक सप्ताह 300 मिलियन लोगों द्वारा उपयोग किया जाता है।
संयुक्त राज्य अमेरिका में Microsoft और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा हाल ही में एक पेपर के अनुसार, इसका जवाब हां हो सकता है। लेकिन कहानी के लिए और भी बहुत कुछ है।
अच्छी सोच
शोधकर्ताओं ने मूल्यांकन किया कि कैसे उपयोगकर्ता अपनी महत्वपूर्ण सोच पर जेनेरिक एआई के प्रभाव को देखते हैं।
सामान्यतया, महत्वपूर्ण सोच को अच्छी तरह से सोचने के साथ करना है।
एक तरह से हम ऐसा करते हैं, यह है कि हम अपनी सोच प्रक्रियाओं को स्थापित मानदंडों और अच्छे तर्क के तरीकों के खिलाफ न्याय करते हैं। इन मानदंडों में सटीकता, स्पष्टता, सटीकता, चौड़ाई, गहराई, प्रासंगिकता, महत्व और तर्कों की तरह जैसे मूल्य शामिल हैं।
अन्य कारक जो सोच की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं, उनमें हमारे मौजूदा दुनिया के विचारों, संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों और अपूर्ण या गलत मानसिक मॉडल पर निर्भरता का प्रभाव शामिल है।
हाल के अध्ययन के लेखक 1956 में अमेरिकी शैक्षिक मनोवैज्ञानिक बेंजामिन ब्लूम और सहयोगियों द्वारा विकसित महत्वपूर्ण सोच की एक परिभाषा को अपनाते हैं। यह वास्तव में बिल्कुल भी एक परिभाषा नहीं है। बल्कि यह संज्ञानात्मक कौशल को वर्गीकृत करने का एक पदानुक्रमित तरीका है, जिसमें सूचना, समझ, अनुप्रयोग, विश्लेषण, संश्लेषण और मूल्यांकन को याद करना शामिल है।
लेखक कहते हैं कि वे इस वर्गीकरण को पसंद करते हैं, जिसे “टैक्सोनॉमी” के रूप में भी जाना जाता है, क्योंकि यह सरल और लागू करने में आसान है। हालाँकि, जब से यह तैयार किया गया था, वह एहसान से बाहर हो गया है और रॉबर्ट मार्ज़ानो द्वारा और वास्तव में ब्लूम द्वारा खुद को बदनाम कर दिया गया है।
विशेष रूप से, यह मानता है कि संज्ञानात्मक कौशल का एक पदानुक्रम है जिसमें तथाकथित “उच्च-क्रम” कौशल “लोअर-ऑर्डर” कौशल पर बनाए गए हैं।
यह तार्किक या साक्ष्य-आधारित आधार पर नहीं है। उदाहरण के लिए, मूल्यांकन, आमतौर पर एक समापन या उच्च-क्रम प्रक्रिया के रूप में देखा जाता है, जांच की शुरुआत हो सकती है या कुछ संदर्भों में प्रदर्शन करने के लिए बहुत आसान हो सकती है। यह अनुभूति की तुलना में अधिक संदर्भ है जो सोच के परिष्कार को निर्धारित करता है।
अध्ययन में इस टैक्सोनॉमी का उपयोग करने के साथ एक मुद्दा यह है कि कई जनरेटिव एआई उत्पाद भी इसका उपयोग अपने स्वयं के आउटपुट को निर्देशित करने के लिए करते हैं। तो आप इस अध्ययन को परीक्षण के रूप में व्याख्या कर सकते हैं कि क्या जनरेटिव एआई, जिस तरह से यह डिज़ाइन किया गया है, वह यह बताने में प्रभावी है कि उपयोगकर्ता महत्वपूर्ण सोच के बारे में कैसे सोचते हैं।
ब्लूम के टैक्सोनॉमी से भी गायब है, यह महत्वपूर्ण सोच का एक मौलिक पहलू है: यह तथ्य कि महत्वपूर्ण विचारक न केवल इन और कई अन्य संज्ञानात्मक कौशल का प्रदर्शन करता है, बल्कि उन्हें अच्छा प्रदर्शन करता है। वे ऐसा इसलिए करते हैं क्योंकि उनके पास सच्चाई के लिए एक अतिव्यापी चिंता है, जो कि एआई सिस्टम के पास नहीं है।
एआई में उच्च आत्मविश्वास इस साल की शुरुआत में प्रकाशित कम महत्वपूर्ण सोच अनुसंधान के बराबर है “लगातार एआई उपकरण उपयोग और महत्वपूर्ण सोच क्षमताओं के बीच एक महत्वपूर्ण नकारात्मक सहसंबंध”।
नया अध्ययन आगे इस विचार की पड़ताल करता है। इसने स्वास्थ्य सेवा चिकित्सकों, शिक्षकों और इंजीनियरों जैसे 319 ज्ञान श्रमिकों का सर्वेक्षण किया, जिन्होंने 936 कार्यों पर चर्चा की, जो उन्होंने जेनेरिक एआई की मदद से किए थे। दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन में पाया गया कि उपयोगकर्ता खुद को कार्य के निष्पादन में महत्वपूर्ण सोच का उपयोग करने के लिए मानते हैं, सत्यापन और संपादन चरणों में निरीक्षण प्रदान करने की तुलना में।
उच्च-दांव के काम के माहौल में, एआई के आउटपुट की समीक्षा करने में अपनी महत्वपूर्ण सोच को संलग्न करने के लिए उपयोगकर्ताओं के लिए शक्तिशाली प्रेरक के रूप में उच्च गुणवत्ता वाले काम का उत्पादन करने की इच्छा।
लेकिन कुल मिलाकर, प्रतिभागियों का मानना है कि इस तरह की निगरानी प्रदान करने में खर्च किए गए प्रयास के लिए क्षतिपूर्ति से अधिक दक्षता में वृद्धि।
अध्ययन में पाया गया कि जिन लोगों को एआई में अधिक आत्मविश्वास था, वे आम तौर पर कम आलोचनात्मक सोच प्रदर्शित करते हैं, जबकि खुद में उच्च आत्मविश्वास वाले लोग अधिक महत्वपूर्ण सोच को प्रदर्शित करने के लिए प्रेरित करते हैं।
इससे पता चलता है कि जनरेटिव एआई किसी की महत्वपूर्ण सोच को नुकसान नहीं पहुंचाता है – बशर्ते किसी के साथ शुरू हो।
समस्याग्रस्त रूप से, अध्ययन ने आत्म-रिपोर्टिंग पर बहुत अधिक भरोसा किया, जो कि पूर्वाग्रहों और व्याख्या के मुद्दों की एक श्रृंखला के अधीन हो सकता है। इसे एक तरफ रखते हुए, महत्वपूर्ण सोच को उपयोगकर्ताओं द्वारा “स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित करना, संकेतों को परिष्कृत करना, और विशिष्ट मानदंडों और मानकों को पूरा करने के लिए उत्पन्न सामग्री का आकलन करना” के रूप में परिभाषित किया गया था।
“मानदंड और मानक” यहाँ महत्वपूर्ण सोच के उद्देश्यों की तुलना में कार्य के उद्देश्यों को अधिक संदर्भित करते हैं। उदाहरण के लिए, एक आउटपुट मानदंडों को पूरा करता है यदि यह “उनके प्रश्नों का अनुपालन करता है”, और मानकों के लिए यदि कार्यस्थल के लिए “उत्पन्न आर्टिफैक्ट कार्यात्मक है”।
यह सवाल उठाता है कि क्या अध्ययन वास्तव में महत्वपूर्ण सोच को माप रहा था।
एक महत्वपूर्ण विचारक बनना
नए अध्ययन में निहित यह विचार है कि ओवरसाइट चरण में महत्वपूर्ण सोच का प्रयोग करना कम से कम उदार एआई पर एक अपरिवर्तनीय अति-निर्भरता से बेहतर है।
लेखकों ने कहा कि जेनेरिक एआई डेवलपर्स उपयोगकर्ताओं के महत्वपूर्ण निरीक्षण को ट्रिगर करने के लिए सुविधाओं को जोड़ते हैं। लेकिन क्या यह पर्याप्त है?
एआई का उपयोग करते समय और पहले हर चरण में महत्वपूर्ण सोच की आवश्यकता होती है – जब प्रश्नों और परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जाता है, और जब पूर्वाग्रह और सटीकता के लिए आउटपुट से पूछताछ की जाती है।
जनरेटिव एआई यह सुनिश्चित करने का एकमात्र तरीका आपकी महत्वपूर्ण सोच को नुकसान नहीं पहुंचाता है, इसका उपयोग करने से पहले एक महत्वपूर्ण विचारक बनना है।
एक महत्वपूर्ण विचारक बनने के लिए दावों के पीछे अस्थिर धारणाओं की पहचान और चुनौती देने और विविध दृष्टिकोणों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए अपने विचारों और दूसरों के साथ सोचने के लिए व्यवस्थित और व्यवस्थित तर्क और सहयोगात्मक रूप से अभ्यास करने की आवश्यकता होती है।
चाक और चॉकबोर्ड ने हमें गणित में बेहतर बनाया। क्या उदार एआई हमें महत्वपूर्ण सोच में बेहतर बना सकता है? हो सकता है – अगर हम सावधान हैं, तो हम खुद को चुनौती देने और अपनी महत्वपूर्ण सोच को बढ़ाने के लिए उदार एआई का उपयोग करने में सक्षम हो सकते हैं।
लेकिन इस बीच, हमेशा ऐसे कदम होते हैं जो हम कर सकते हैं, और एक एआई को हमारे लिए सोचने देने के बजाय हमारी महत्वपूर्ण सोच को बेहतर बनाने के लिए करना चाहिए।
