चैटजीपीटी जैसी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रणालियों ने हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण प्रगति की है, लेकिन उनमें अभी भी ऐसी सीमाएँ हैं जिन्हें दूर करने के लिए मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। प्रमुख सीमाओं में से एक यह है कि एआई सिस्टम अपनी बुद्धिमत्ता को बेहतर बनाने के लिए अपनी सामग्री पर प्रशिक्षण नहीं ले सकते। इसके बजाय, उन्हें अधिक स्मार्ट और सटीक होने के लिए मनुष्यों की मदद की आवश्यकता होती है।

नेचर द्वारा किए गए अध्ययन के अनुसार, चैटजीपीटी सहित एआई सिस्टम सीखने और प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए बड़े डेटासेट पर निर्भर करते हैं। इन डेटासेट को मनुष्यों द्वारा क्यूरेट और लेबल किया जाता है, जो एआई को संदर्भ, भाषा पैटर्न और विभिन्न बारीकियों को समझने में मदद करता है। एआई को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया में उसे बहुत अधिक डेटा खिलाना और फिर उसके प्रदर्शन के आधार पर उसे ठीक करना शामिल है। मानवीय इनपुट के बिना, प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता समय के साथ कम हो सकती है, जिससे कम सटीक और विश्वसनीय आउटपुट मिलते हैं।

मानवीय भागीदारी कई कारणों से महत्वपूर्ण है:

एआई सिस्टम को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए उच्च-गुणवत्ता, विविध और अच्छी तरह से लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त है, इस डेटा को क्यूरेट और एनोटेट करने में मनुष्य आवश्यक हैं।

जबकि AI टेक्स्ट को प्रोसेस और जेनरेट कर सकता है, लेकिन यह अक्सर भाषा के संदर्भ और सूक्ष्मताओं को समझने में संघर्ष करता है। मनुष्य आवश्यक संदर्भ प्रदान कर सकते हैं और AI की किसी भी गलतफहमी को ठीक कर सकते हैं।

AI सिस्टम अनजाने में अपने प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को सीख और दोहरा सकते हैं। AI को निष्पक्ष और नैतिक बनाने के लिए इन पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें कम करने में मनुष्य महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

AI को प्रासंगिक और सटीक बने रहने के लिए निरंतर अपडेट और परिशोधन की आवश्यकता होती है। नए डेटा प्रदान करने, AI आउटपुट की समीक्षा करने और आवश्यक समायोजन करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होती है।

AI सिस्टम द्वारा खुद को प्रशिक्षित करने का विचार आकर्षक लग सकता है, लेकिन यह महत्वपूर्ण चुनौतियों के साथ आता है-यदि कोई AI सिस्टम अपने स्वयं के आउटपुट पर प्रशिक्षित होता है, तो इससे समय के साथ डेटा की गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है। AI दोहरावदार या निरर्थक सामग्री उत्पन्न करना शुरू कर सकता है, क्योंकि इसमें मानव द्वारा प्रदान किए गए डेटा की बाहरी मान्यता और विविधता का अभाव है। यदि AI अपने स्वयं के आउटपुट पर प्रशिक्षण जारी रखता है, तो उसके प्रारंभिक प्रशिक्षण में मौजूद कोई भी त्रुटि बढ़ सकती है। इन त्रुटियों को पकड़ने और सुधारने के लिए मानवीय निगरानी आवश्यक है। AI में मानवीय रचनात्मकता और अंतर्ज्ञान को दोहराना मुश्किल है। केवल अपने आउटपुट पर प्रशिक्षण AI की नवाचार करने और नई या अप्रत्याशित स्थितियों के अनुकूल होने की क्षमता को सीमित कर सकता है।

AI विकास में मनुष्यों की भूमिका

ChatGPT जैसी AI प्रणालियों के विकास और रखरखाव में मनुष्य एक बड़ी भूमिका निभाते हैं:

मनुष्य डेटा को लेबल और वर्गीकृत करते हैं, AI को सीखने के लिए आवश्यक संदर्भ और जानकारी प्रदान करते हैं।

पर्यवेक्षित सीखने में, मनुष्य उदाहरण और प्रतिक्रिया प्रदान करके AI का मार्गदर्शन करते हैं, जिससे उसे अपनी प्रतिक्रियाओं को समझने और सुधारने में मदद मिलती है।

मनुष्य AI आउटपुट में पूर्वाग्रहों की पहचान करते हैं और उन्हें ठीक करने के लिए कदम उठाते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि AI निष्पक्ष और निष्पक्ष रहे।

मनुष्य यह सुनिश्चित करते हैं कि AI सिस्टम नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करें और नुकसान न पहुँचाएँ या गलत सूचना न फैलाएँ।

हालाँकि ChatGPT जैसी AI प्रणालियाँ एक लंबा सफर तय कर चुकी हैं, फिर भी उन्हें अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने के लिए महत्वपूर्ण मानवीय भागीदारी की आवश्यकता है। उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान करने, नैतिक मानकों को सुनिश्चित करने और AI की क्षमताओं को लगातार बेहतर बनाने के लिए मानवीय इनपुट आवश्यक है। जैसे-जैसे एआई प्रौद्योगिकी का विकास जारी रहेगा, मानव और एआई के बीच सहयोग अधिक स्मार्ट, अधिक विश्वसनीय और अधिक नैतिक एआई प्रणालियां बनाने में महत्वपूर्ण होगा।

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