वहाँ एक विचार है कि राउंड को इतनी बार दोहराया गया है, यह अब सच्चाई के रूप में गुजरता है। यह इस तरह से जाता है: एआई हर दिन होशियार होने के साथ, यह केवल कुछ समय पहले की बात है, जो रचनात्मक व्यवसायों में उन लोगों से पहले ही हैं – लेखक, कलाकार, संगीतकार, फिल्म निर्माता, यहां तक कि कोडर्स को भी हाशिये पर धकेल दिया जाएगा। जब एक मशीन सही प्रॉम्प्ट के साथ सभ्य-पर्याप्त आउटपुट उत्पन्न कर सकती है तो एक मानव का भुगतान क्यों करें?
सच्चाई बहुत दूर है, और कहीं अधिक दिलचस्प है। अब मुंबई में रहने वाले एक सॉफ्टवेयर सलाहकार अचूत नायक चुपचाप इस नाटक को देख रहे हैं। अंशकालिक संगीतकार खुद को कामचलाऊ के एक पाश में खो सकता है। इन दिनों, उसमें संगीत एक त्योहार की तुलना में अंतिम संस्कार की तरह लगता है।
फोन पर, हम एक रूपक पर सहमत हैं जो एक स्पर्शरेखा की तरह शुरू होता है और एक चेतावनी की तरह समाप्त होता है। इनब्रीडिंग ने हाप्सबर्ग साम्राज्य को नीचे लाया।
सबसे पहले यह एक पहुंच की तरह लगता है। लेकिन फिर यह भूमि है। हाप्सबर्ग, जिन्होंने यूरोप के विशाल हिस्सों पर शासन किया, ने सत्ता को बनाए रखने के लिए परिवार के भीतर शादी की। इसने कुछ समय के लिए काम किया। जब तक यह नहीं किया। इसके बाद बीमारी, विकृति और राजवंशीय गिरावट थी। नायक का मानना है कि जनरेटिव एआई एक समान मार्ग का अनुसरण कर सकता है।
CHATGPT जैसे मॉडल को मानव निर्मित सामग्री से निर्मित बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। किताबें, निबंध, कला, संगीत, पत्रकारिता, सॉफ्टवेयर। लेकिन जैसा कि अधिक लोग आउटपुट उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग करना शुरू करते हैं, कि एआई-निर्मित सामग्री उन डेटासेट में खून बहना शुरू कर देती है जो अगली पीढ़ी के मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। समय के साथ, वह लूप तंग और अधिक आत्म-संदर्भित हो सकता है। “यह इनब्रीडिंग की तरह है,” नायक कहते हैं। “मूल पूल धीरे -धीरे दूषित हो जाता है।”
त्रासदी, वह जोड़ता है, केवल अपमानित डेटा के बारे में नहीं है। यह सांस्कृतिक भी है। “जो लोग नहीं लिख सकते थे, वे अब खुद को लेखक कह रहे हैं। जिन लोगों ने कभी ब्रश नहीं रखा है, वे दृश्य कलाकार होने का दावा कर रहे हैं। जो हम देख रहे हैं वह रचनात्मकता का उदय नहीं है। यह अच्छी तरह से तैयार किए गए मध्यस्थता की बाढ़ है।”
लेकिन हर कोई इसे इस तरह से नहीं देखता है। पुणे में एक न्यूरोसाइंटिस्ट, जो नाम नहीं होने के लिए कहता है, एक काउंटरपॉइंट प्रदान करता है। “मनुष्य मिमिक्री द्वारा भी सीखते हैं। हम जो हमारे सामने आए। भाषा। तर्क। संगीत। संगीत। हम डॉट्स को जोड़ते हैं। और जब हम भाग्यशाली होते हैं, तो कुछ नया उभरता है।”
वह नायक के हाप्सबर्ग रूपक को पूरी तरह से अस्वीकार नहीं करता है। वह सिर्फ यह नहीं लगता कि यह कयामत का संकेत देता है। “हर उत्परिवर्तन घातक नहीं है। कुछ पंखों को जन्म देते हैं।” जहां दोनों पुरुष अप्रत्याशित रूप से सहमत हैं, डेटा पर नहीं, बल्कि ऊर्जा पर हैं।
न्यूरोसाइंटिस्ट कहते हैं, “मानव मस्तिष्क ज्ञात ब्रह्मांड में सबसे अधिक ऊर्जा-कुशल रचनात्मक इंजन है।” वह इंगित करता है कि हम एक प्रकाश बल्ब के बराबर ऊर्जा का उपयोग करके सिम्फनी, कोड, कविता और डिजाइन कैसे उत्पन्न करते हैं। “हमारा मस्तिष्क आराम करने पर लगभग 20 वाट पर संचालित होता है।”
इसके विपरीत, एआई को एक विशाल पारिस्थितिक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। संख्याएँ बहुत ही बढ़ रही हैं। उदाहरण के लिए, GPT-3 जैसे एकल बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना, 700,000 लीटर से अधिक स्वच्छ मीठे पानी का उपभोग कर सकता है यदि अमेरिका में Microsoft के डेटा केंद्रों में किया जाता है यदि एशिया में एक ही प्रक्रिया चलाई गई थी, तो पानी की आवश्यकता ट्रिपल होगी। ये सट्टा अनुमान नहीं हैं। उन्हें मार्कअप के साथ एक साक्षात्कार में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड से प्रोफेसर शाओली रेन द्वारा उद्धृत किया गया था।
और यह आंकड़ा उन सर्वर को चलाने के लिए आवश्यक बिजली के लिए भी जिम्मेदार नहीं है, या जीवाश्म ईंधन उस बिजली को बिजली देता है। हम इसे क्लाउड कहते हैं, लेकिन बादल कार्बन पैरों के निशान नहीं छोड़ते हैं। डेटा सेंटर करते हैं।
जलवायु परिवर्तन के वजन के तहत पहले से ही एक दुनिया में, इस मशीन-संचालित रचनात्मकता की वास्तविक लागत क्या है? और क्या हम औद्योगिक पैमाने पर पानी, बिजली, और खनिजों को तेजी से ईमेल लिखने के लिए पानी, बिजली, और खनिजों का निर्माण करने का जोखिम उठा सकते हैं?
नायक और न्यूरोसाइंटिस्ट इस बात पर भिन्न हो सकते हैं कि एआई का नेतृत्व कहां है। लेकिन इस सवाल पर, वे शांत समझौते में हैं। न्यूरोसाइंटिस्ट कहते हैं, ” ग्रह एआई परिनियोजन को अनियंत्रित नहीं कर सकता। ” नायक ने सिर हिलाया। “यह नैतिकता के बारे में नहीं है। यह एन्ट्रापी के बारे में है।”
यह ध्यान में रखने के लिए है कि एआई एक उपकरण है। जैसे प्रसंस्कृत भोजन एक उपकरण था। इसने अकाल समाप्त कर दिया, लेकिन जीवनशैली की बीमारियों को जन्म दिया। हमने अधिक लोगों को खिलाया, लेकिन सार्वजनिक स्वास्थ्य में दीर्घकालिक लागत का भुगतान किया। कुछ इसी तरह एआई के साथ सामने आ सकता है। यह समय को मुक्त कर देगा, पैमाने को अनलॉक करेगा। यह औसत छत को उच्चतर लेकिन एक लागत पर धकेल देगा।
शायद यह समय है जब हमने रचनात्मकता के लिए ऑबिटुरी लिखना बंद कर दिया। हो सकता है कि अधिक जरूरी कार्य यह है कि हम जिस तरह की रचनात्मकता को वास्तव में महत्व देते हैं, उसकी जांच करें। क्या हम चाहते हैं कि ऐसी दुनिया ऐसी सामग्री से भर जाए जो सही लगती है लेकिन खोखली महसूस होती है? या एक जहां मौलिकता, यहां तक कि जब अपूर्णता, अभी भी मानव प्रयास की गंध वहन करती है?
अब हम जो विकल्प बनाते हैं, वह भविष्य के सांस्कृतिक परिदृश्य को परिभाषित करेगा। और उन विकल्पों को अकेले एल्गोरिदम पर नहीं छोड़ा जा सकता है। यही वह जगह है जहां मानव हाथ अभी भी मायने रखता है- कठिन सवाल पूछने और उस गुणवत्ता पर जोर देने में केवल आउटपुट नहीं है, बल्कि इरादा है। जबकि मशीनें तेजी से सीख सकती हैं, केवल मनुष्य ही जानते हैं कि कुछ क्यों मायने रखता है। और शायद यही हमें पकड़ने की जरूरत है।
