अगर हम इसे लगातार चुनौती दे सकें तो एआई हमारे शोध को बेहतर बना सकता है

हममें से प्रत्येक के जीवन भर प्रश्न होते हैं। और हम केवल कुछ के उत्तर जानते हैं। उत्तर पाने के लिए अलग-अलग स्तर के प्रयास किए जाते हैं। हम अपने माता-पिता, शिक्षकों, दोस्तों, एक किताब, एक लेख, इंटरनेट या एक विशेषज्ञ से पूछ सकते हैं जो हमें उत्तर खोजने में मदद करता है। इस प्रक्रिया में समय लगता है, जिसका अर्थ है कई असफल प्रयास और बहुत सारे विचार। लेकिन 2023 से, हमारे पास एक नया उत्तर देने वाला टूल है जो सब कुछ जानता है- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। और यह टूल 2026 में कम गलतियों के साथ अधिक स्मार्ट हो गया है।

"बिना जांचा गया जीवन जीने लायक नहीं है", ये शब्द कथित तौर पर सुकरात द्वारा कहे गए थे, जिन्हें केवल पूछताछ के लिए दुनिया से बाहर कर दिया गया था, आज पुनरुद्धार की आवश्यकता है। बार-बार प्रश्न करना और आलोचनात्मक सोच 2,000 वर्षों से अधिक समय से मानव बुद्धि की नींव रही है। क्या होगा अगर हमारे सामने ऐसी स्थिति आ जाए जब सवाल करना ही इंसान के लिए एक बहुत बड़ा प्रयास बन जाए।

आइए एक परिदृश्य लें जहां एक छात्र अपने पाठ का एक हिस्सा एआई टूल के साथ साझा करता है और इसे समझने में आसान तरीके से समझाने के लिए कहता है। यह एक प्रकार का मानव-एआई संचार है जिसे हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का स्रोत-आधारित उपयोग कह सकते हैं। इस तरह की बातचीत में, छात्र द्वारा पूछे गए किसी भी प्रश्न का उत्तर एआई टूल द्वारा स्रोत में दी गई सामग्री पर विचार करके दिया जाता है। इन उत्तरों को किसी शिक्षक या संबंधित संदर्भ पुस्तक से आसानी से सत्यापित किया जा सकता है। अच्छी बात यह है कि एआई का ऐसा स्रोत-निर्भर उपयोग, उपकरण के लिए एक संकेत के साथ मिलकर उसे आत्म-कल्पना (भ्रम) न करने का निर्देश देता है, ज्यादातर समय सटीक प्रतिक्रिया देता है।

लेकिन उच्च शिक्षा स्तर पर एक छात्र या एक शोधकर्ता के लिए जिसकी शिक्षा बड़ी मात्रा में जानकारी इकट्ठा करने पर आधारित है जो कुछ स्रोतों तक सीमित नहीं है, एआई के उपयोग के अलग-अलग परिणाम होते हैं। यह एक निर्विवाद तथ्य है कि अधिकांश, यदि सभी नहीं, तो शोधकर्ता विभिन्न उद्देश्यों के लिए एआई का उपयोग करते हैं। एआई सहायता किसी अवधारणा की समीक्षा करने के रूप में हो सकती है जिसे उन्होंने स्वयं विकसित किया है, उनके सामने आने वाली प्रयोगशाला बाधा को दूर करने के लिए सुझाव या यहां तक ​​कि शुरुआत से एक शोध प्रश्न विकसित करने के रूप में भी हो सकता है।

ऐसी स्थिति में मनुष्यों को एआई टूल द्वारा उत्पन्न जानकारी का सामना करना पड़ता है जो खोजे गए विषय पर लगभग सभी उपलब्ध संसाधनों के साथ प्रशिक्षित होता है। शिक्षार्थी का स्वाभाविक विश्वास यह है कि प्रतिक्रिया की सटीकता काफी हद तक सही होने की संभावना है। जब आपके पास किसी जटिल प्रश्न का सटीक उत्तर हो सकता है, तो हमारा दिमाग सोचेगा, "मुझे पारंपरिक तरीके का पालन करके लंबे समय तक प्रतिक्रिया की सटीकता की पुष्टि क्यों करनी चाहिए?" यह बिल्कुल वही विचार है जो शिक्षार्थी और एआई के बीच कुछ प्रश्नों को छोड़कर, गहरी निष्क्रिय बातचीत की ओर ले जाता है। एक प्रश्न जो शिक्षार्थी पूछना भूल जाता है वह है, "क्या मुझे अपने ज्ञान से एआई प्रतिक्रिया को चुनौती देनी चाहिए?"

इसके बजाय शिक्षार्थी पूछता है, "क्या मैं कभी भी अत्यधिक जानकार एआई को चुनौती देने में सक्षम हो सकता हूं?" हममें से अधिकांश लोग शुरुआत में ही हार मान लेते हैं। तो फिर खेल कहां है?

जब कोई शिक्षार्थी एआई सहायता का उपयोग करने का निर्णय लेता है और वास्तव में उच्च स्तर की समझ विकसित करना चाहता है, तो पहला प्रयास प्रामाणिक पुस्तकों, शोध लेखों, विशेषज्ञों के विचारों और अन्य पारंपरिक संसाधनों के माध्यम से विषय से संबंधित सभी बुनियादी ज्ञान सीखना होना चाहिए। यह शिक्षार्थी को बातचीत के दौरान एआई टूल का मार्गदर्शन करने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल प्रदान करता है। इस तरह के बुनियादी ज्ञान की कमी एआई को एक यादृच्छिक रास्ते पर ले जाएगी और एआई को अनुमान लगाने, कल्पना करने और शिक्षार्थी को कम संसाधन वाले लक्ष्य तक गुमराह करने का एक बड़ा अवसर प्रदान करेगी।

जैसा कि कहा गया है, भले ही शोधकर्ता ने एआई टूल के पास जाने से पहले अच्छी तरह से तैयारी की हो, फिर भी एआई टूल द्वारा कई विचार सामने आएंगे, जो नवीन प्रतीत होंगे लेकिन सीखने वाले के लिए नए होंगे। यहां, शिक्षार्थी को पारंपरिक साहित्य के माध्यम से विचार की अधिक गहराई से जांच किए बिना नवीन सुझाव के साथ आगे बढ़ने का प्रलोभन दिया जा सकता है।

यूजर्स इसका कारण समय की कमी बता रहे हैं। लेकिन हमें याद रखना चाहिए कि एआई किसी भी विषय पर लेखों का एक बड़ा हिस्सा चूक जाता है, अक्सर सबसे अच्छे लेख भी। एआई वार्तालाप के हर चरण में, सीखने वाले को एआई के विचारों को चुनौती देने की चुनौती का सामना करना पड़ेगा। कभी-कभी, क्षेत्र के विशेषज्ञ भी आश्चर्यचकित हो सकते हैं जब वे यह समझने में असफल हो जाते हैं कि एआई मॉडल क्या सुझाव दे रहा है। नवोन्मेषी जानकारी पहली नजर में अभूतपूर्व लग सकती है। लेकिन केवल गहन सत्यापन से ही विचार की पुष्टि करने या उसे त्यागने में मदद मिलेगी।

जब कोई हर स्तर पर एआई को चुनौती देने की कोशिश करेगा, तो समय नष्ट हो जाएगा। लेकिन सामग्री को गहराई से सीखने से लाभ होता है, जो तब नहीं होता अगर एआई नहीं होता जिसने सुझाव को सबसे पहले सामने ला दिया। यदि एआई को पता चलता है कि उपयोगकर्ता जो कहता है उसे चुनौती दे रहा है, तो तंत्रिका नेटवर्क पथ अधिक उन्नत सोच की ओर बदल जाता है। जब उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाएँ एआई के विचार को पराजित या संशोधित करती हैं, तो बाद की प्रतिक्रियाएँ अधिक सतर्क हो जाती हैं। इससे AI टूल से अधिक परिष्कृत आउटपुट प्राप्त होता है।

हममें से अधिकांश लोग सोचते हैं कि एआई के उपयोग से नए शोध विचारों तक पहुंचने में लगने वाला समय कम हो जाएगा। वास्तव में, एआई के प्रभावी उपयोग से नवीन अवधारणाओं को विकसित करने में अधिक समय लगेगा, लेकिन उनकी गुणवत्ता बहुत उच्च स्तर पर होगी। गुणवत्ता उतनी ही अच्छी हो सकती है जितनी इस विषय पर एक अग्रणी की मदद से विकसित एक विचार, एक प्रमुख संस्थान से संबद्ध, जो अधिकांश के लिए पहुंच योग्य नहीं है। एआई में उपयोगकर्ता को उस स्तर तक मार्गदर्शन करने की क्षमता है। बशर्ते आप इसे बौद्धिक रूप से चुनौती दें.

चुनौती का एक और पक्ष भी है, जो है "स्वयं और समाज"। मनुष्य ज्वार के साथ चलने की प्रवृत्ति रखता है। जब उनके अधिकांश साथी एआई के निष्क्रिय उपयोग के साथ अपने शोध में तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, तो किसी का मन कम यात्रा वाले रास्ते पर चलने में संकोच करेगा। यहां, शिक्षाविदों और अनुसंधान मार्गदर्शकों को अपने छात्रों को समय-परीक्षणित, धीमी और स्थिर अवधारणाओं को सीखने के लाभों पर लगातार निर्देश देना चाहिए, जिसके लिए घंटों पढ़ने, वास्तविक प्रयोगशालाओं या स्थानों का दौरा करने और सीखी गई सामग्री पर प्रतिबिंब की आवश्यकता हो सकती है। उन्हें निष्क्रिय रूप से इसे स्वीकार नहीं करना चाहिए या उन्हीं गलतियों को दोहराना नहीं चाहिए जो उनके छात्र करते हैं।

मैं दो परेशान करने वाली स्थितियों के साथ अपनी बात समाप्त करता हूं जब एआई का उपयोग पूरे वैज्ञानिक समुदाय को चुनौती दे सकता है और अविश्वास और अनुचित निर्णय का माहौल बना सकता है।

एक उभरती हुई चुनौती यह है कि शोध लेखों के आमंत्रित सहकर्मी समीक्षक मूल शोध की समीक्षा करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। इन समीक्षकों को बिना संदर्भ के शोध के बारे में प्रश्न पूछने की स्वतंत्रता है और वे इसे अपने अनुभव के रूप में उद्धृत कर सकते हैं। यह लेख के लेखक के लिए एक बोझ बन जाता है, जिसे उन सवालों का बचाव करने के लिए छोड़ दिया जाता है, जो अभिनव लग सकते हैं लेकिन उनके पास एक मजबूत वर्तमान वैज्ञानिक आधार नहीं हो सकता है या केवल चालाकी से अटकलें हो सकती हैं।

सार्वजनिक मौखिक परीक्षा एक और जगह है जहां एआई से उत्पन्न प्रश्न प्रस्तुतकर्ता के लिए परेशानी का कारण बन सकते हैं, खासकर जब विषय पर किसी विशेषज्ञ द्वारा पूछा गया हो। हमारा मानना ​​है कि विषय विशेषज्ञ द्वारा पूछा गया एक प्रभावशाली प्रश्न मंच पर औचित्य का हकदार है। लेकिन यह असंभव है क्योंकि इस प्रश्न का कोई प्रशंसनीय उत्तर नहीं है।

हम नियमों और विनियमों के माध्यम से इस पर बहुत कुछ नहीं कर पाएंगे। आत्म-अनुशासन और वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा हो सकती है। जब शोधकर्ता निष्क्रिय, खराब तरीके से खोजे गए एआई वार्तालापों के माध्यम से कार्यप्रणाली का मसौदा तैयार करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, तो वे ऐसे लेख लिखते हैं जो एक डिग्री के लिए बुनियादी जांच में सफल हो सकते हैं लेकिन ऐसे निष्कर्ष पर पहुंचते हैं जो आधा सच हो सकता है। व्यक्तिगत उद्देश्यों की प्राप्ति होती है. वैज्ञानिक लक्ष्य दफन हो गये हैं।

मानव बुद्धि उस स्तर पर पहुंच गई है जहां हम नए अजनबी को चुनौती देकर कई गुना सुधार कर सकते हैं या हजारों साल पीछे छूट सकते हैं।

डॉ. एम. इमैनुएल भास्कर श्री रामचन्द्र मेडिकल कॉलेज एवं रिसर्च इंस्टीट्यूट, चेन्नई में मेडिसिन के प्रोफेसर हैं