समकालीन कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बारे में एक दिलचस्प बात: वे केवल अपने प्रशिक्षण डेटासेट में मौजूद पाठ के आधार पर आउटपुट कर सकते हैं। ChatGPT और क्लाउड सहित मॉडल, टेक्स्ट के बड़े डेटाबेस पर “प्रशिक्षित” हैं। मॉडल, जब कोई प्रश्न पूछा जाता है, तो सांख्यिकीय रूप से एक समय में एक शब्द की गणना करके एक प्रतिक्रिया बनाते हैं, सबसे संभावित अगला शब्द क्या होना चाहिए। इसका परिणाम यह है कि एलएलएम उन वैज्ञानिक सफलताओं के बारे में पाठ आउटपुट नहीं कर सकते जो अभी तक घटित नहीं हुई हैं, क्योंकि उन सफलताओं के बारे में कोई मौजूदा साहित्य नहीं है। एआई द्वारा किया जाने वाला सबसे अच्छा काम शोधकर्ताओं द्वारा लिखी गई भविष्यवाणियों को दोहराना या उन भविष्यवाणियों को संश्लेषित करना है।
एडम मैस्ट्रोइनी ने अपने न्यूज़लेटर एक्सपेरिमेंटल हिस्ट्री में इसे खूबसूरती से लिखा है: “यदि आपने प्राचीन ग्रीस में एक सुपर-स्मार्ट एआई को बूट किया, उसे सभी मानव ज्ञान दिया, और उससे पूछा कि चंद्रमा पर कैसे उतरना है, तो वह जवाब देगा, ‘आप चंद्रमा पर नहीं उतर सकते।” चंद्रमा आकाश में तैरता हुआ देवता है।”
यह एक दिलचस्प विचार प्रयोग है. यदि आपने जानबूझकर प्रशिक्षण डेटा सीमित कर दिया तो क्या होगा? क्या आप एक ऐसा एआई सिस्टम बना सकते हैं जो इस तरह प्रतिक्रिया दे जैसे कि यह अतीत के किसी काल का हो? इससे उस युग के लोगों के मनोविज्ञान या रोजमर्रा के अनुभवों के बारे में क्या पता चल सकता है?
पेन्सिलवेनिया के एलेनटाउन में मुहलेनबर्ग कॉलेज के छात्र हेक ग्रिगोरियन के मन में बिल्कुल यही बात थी, जब उन्होंने टाइमकैप्सूलएलएलएम बनाया था। इस प्रायोगिक एआई प्रणाली को पूरी तरह से 19वीं सदी के लंदन के ग्रंथों पर प्रशिक्षित किया गया था। वर्तमान रिलीज़ 90 गीगाबाइट टेक्स्ट फ़ाइलों पर आधारित है जो मूल रूप से 1800 और 1875 के बीच लंदन शहर में प्रकाशित हुई थीं।
स्पष्ट रूप से कहें तो यह एक हॉबी प्रोजेक्ट है। GitHub पर नमूना-जनित पाठ लगातार सुसंगत नहीं है, हालांकि Ars Technica ने रिपोर्ट दी है कि इसमें 1800 के दशक के नाम और घटनाएं सही ढंग से सामने आई हैं। जब वाक्य को जारी रखने के लिए कहा गया “यह हमारे भगवान का वर्ष 1834 था,” मॉडल ने एक विरोध को दोहराया: “लंदन की सड़कें विरोध और याचिका से भरी हुई थीं,” लॉर्ड पामर्स्टन की नीतियों का उल्लेख करते हुए, जो उस समय विदेश सचिव थे।
यह एक दिलचस्प प्रयोग है, लेकिन क्या ऐसी चीज़ वास्तव में उपयोगी हो सकती है? संभावित रूप से.
संयुक्त राज्य अमेरिका के नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही (पीएनएएस) द्वारा एरिज़ोना स्टेट यूनिवर्सिटी में मनोविज्ञान विभाग के मनोविज्ञान के प्रोफेसर माइकल ईडब्ल्यू वर्नम सहित सहयोगियों द्वारा प्रकाशित एक राय लेख एक दिलचस्प पाठ है। यह प्रस्तावित करता है कि इस तरह के मॉडल आधुनिक संदर्भ के बाहर मनोविज्ञान का अध्ययन करने का एक तरीका हो सकते हैं। पेपर ऐसे एआई मॉडल को ऐतिहासिक बड़े भाषा मॉडल या संक्षेप में एचएलएलएम के रूप में संदर्भित करता है, और बताता है कि मनोविज्ञान शोधकर्ता पिछली सभ्यताओं में लोगों की सोच का अध्ययन करने के लिए उनका उपयोग कर सकते हैं।
पेपर में कहा गया है, ”सिद्धांत रूप में, इन नकली व्यक्तियों की प्रतिक्रियाएं पिछले समाजों के मनोविज्ञान को प्रतिबिंबित कर सकती हैं, जिससे मानव प्रकृति के अधिक मजबूत और अंतःविषय विज्ञान की अनुमति मिलती है।” उदाहरण के लिए, शोधकर्ता आर्थिक खेलों में वाइकिंग्स, प्राचीन रोमन और प्रारंभिक आधुनिक जापानियों की सहकारी प्रवृत्ति की तुलना कर सकते हैं। या वे लैंगिक भूमिकाओं के बारे में उन दृष्टिकोणों का पता लगा सकते हैं जो प्राचीन फारसियों या मध्ययुगीन यूरोपीय लोगों के बीच विशिष्ट थे।”
यह एक दिलचस्प विचार है, हालांकि अखबार स्वीकार करता है कि यह मुश्किल हो सकता है
“सभी एलएलएम उनके प्रशिक्षण निगम का एक उत्पाद हैं, और एचएलएलएम को नमूने के मामले में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, यह देखते हुए कि जीवित ऐतिहासिक ग्रंथ संभवतः किसी विशेष अवधि में रहने वाले लोगों के प्रतिनिधि नमूने नहीं हैं,” पेपर स्वीकार करता है, जिसमें कहा गया है कि ऐतिहासिक ग्रंथ आम लोगों द्वारा नहीं बल्कि अभिजात वर्ग द्वारा लिखे जाते हैं। “परिणामस्वरूप, इन मॉडलों से सामान्यीकरण करना कठिन हो सकता है।”
और ध्यान रखने योग्य अन्य बातें भी हैं। बेल्जियम में गेन्ट विश्वविद्यालय के शोध से पता चलता है कि एलएलएम पर काम करने वाले लोगों की विचारधारा उन मॉडलों द्वारा तैयार किए गए पाठ में दिखाई देती है। यह संदेह करने का हर कारण है कि यही समस्या पिछली संस्कृतियों को प्रतिबिंबित करने के लिए डिज़ाइन किए गए एलएलएम पर भी लागू होगी
इसलिए कठिनाइयां हैं. केवल समय ही बताएगा कि क्या ऐसे मॉडल मनोवैज्ञानिक अनुसंधान में उपयोग किए जाएंगे, या शौक़ीन लोगों का डोमेन बने रहेंगे
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