ChatGPT के साथ हमारी दिलचस्प चर्चा के दूसरे भाग में आपका फिर से स्वागत है। में हमारी बातचीत का प्रारंभिक खंड, हमने भाषा के बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण में डेटा संग्रह, एनोटेशन की भूमिका और ह्यूमन-इन-द-लूप के महत्व पर चर्चा की। अब हम एआई मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान आने वाली चुनौतियों, पूर्वाग्रहों, उनके अनुप्रयोग और कैसे उन्नत एआई मॉडल सामान्य रूप से मनुष्यों को प्रभावित करते हैं, के बारे में बात करेंगे।
- नियम-आधारित प्रणालियाँ: इनमें विशिष्ट नियम बनाना शामिल है जिनका मशीन डेटा को एनोटेट करने के लिए पालन करती है। उदाहरण के लिए, एक नियम यह हो सकता है कि ईमेल पते की तरह दिखने वाले किसी भी टेक्स्ट को (उदाहरण के लिए, '@' चिह्न वाला) 'ईमेल' के रूप में लेबल किया जाए।
- मशीन लर्निंग मॉडल: नए डेटा को एनोटेट करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, किसी पाठ में संस्थाओं को पहचानने और लेबल करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित नामित इकाई पहचान मॉडल का उपयोग किया जा सकता है।
- सक्रिय अध्ययन: इस पद्धति में, एक मशीन लर्निंग मॉडल को शुरू में मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए डेटा के एक छोटे बैच के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। फिर, मॉडल उस डेटा को एनोटेट करता है जिसके बारे में वह सबसे अधिक आश्वस्त है, और इन एनोटेशन को मानव एनोटेटर्स द्वारा सत्यापित और सही किया जाता है। मॉडल को इस बड़े डेटासेट के साथ पुनः प्रशिक्षित किया जाता है और प्रक्रिया दोहराई जाती है।
- कमजोर पर्यवेक्षण: यहां, डेटा को लेबल करने के लिए कई कमजोर एनोटेटर्स (जो नियम-आधारित सिस्टम, क्राउड-सोर्सिंग, ह्यूरिस्टिक्स आदि हो सकते हैं) का उपयोग किया जाता है। यद्यपि प्रत्येक कमजोर एनोटेटर अपूर्ण है, उनके संयुक्त लेबल प्रारंभिक मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक अच्छा अनुमान प्रदान कर सकते हैं।
- ट्रांसफर लर्निंग: यह दृष्टिकोण एक ऐसे मॉडल का लाभ उठाता है जिसे एक कार्य पर प्रशिक्षित किया गया है और इसे दूसरे संबंधित कार्य पर लागू करता है। उदाहरण के लिए, छवियों में वस्तुओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित एक मॉडल को विशिष्ट प्रकार की वस्तुओं को पहचानने के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग किया जा सकता है।
जबकि स्वचालित एनोटेशन एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि यह हमेशा सही नहीं होता है, और उपयोग की गई विधि और कार्य की जटिलता के आधार पर गुणवत्ता भिन्न हो सकती है। प्रारंभिक नियमों या प्रशिक्षण सेट में पूर्वाग्रह के कारण त्रुटियां हो सकती हैं, और जटिल कार्यों के लिए अक्सर मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता होती है। इस प्रकार, स्वचालित और मैन्युअल एनोटेशन (अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण) का संयोजन अक्सर बड़े, जटिल डेटासेट के लिए सबसे अच्छा तरीका होता है।
- डेटा विविधता और प्रतिनिधित्वशीलता: यह सुनिश्चित करना कि एकत्रित डेटा विविध परिदृश्यों को शामिल करता है और वास्तविक दुनिया की स्थितियों का सटीक प्रतिनिधित्व करता है, चुनौतीपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक छवि पहचान मॉडल को विभिन्न प्रकाश व्यवस्था, अभिविन्यास और पृष्ठभूमि वाली छवियों की आवश्यकता होती है।
- डेटा गोपनीयता और नैतिकता: डेटा एकत्र करते समय गोपनीयता अधिकारों का सम्मान करना और नैतिक दिशानिर्देशों का पालन करना महत्वपूर्ण है। हेल्थकेयर एआई में रोगी डेटा को गुमनाम करना मॉडल प्रशिक्षण के लिए इसकी उपयोगिता से समझौता किए बिना गोपनीयता सुनिश्चित करता है।
- आँकड़े की गुणवत्ता: उच्च गुणवत्ता वाला डेटा आवश्यक है; शोर, अप्रासंगिक या गलत डेटा मॉडल के प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। सोशल मीडिया डेटा, कठबोली भाषा, टाइपो और असंगत भाषा के उपयोग के साथ, भावना विश्लेषण प्रशिक्षण के लिए चुनौतियां खड़ी करता है।
- एनोटेशन गुणवत्ता और संगति: सटीक और सुसंगत एनोटेशन सुनिश्चित करना जटिल है। छवि वर्गीकरण में, एक ही वस्तु को अलग-अलग लेबल करने वाले अलग-अलग एनोटेटर प्रशिक्षण के दौरान मॉडल को भ्रमित कर सकते हैं।
- समय और लागत: मैन्युअल एनोटेशन समय लेने वाला और महंगा है, खासकर बड़े डेटासेट के लिए। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए, व्याख्याकारों को पाठ के संदर्भ को समझने के लिए पर्याप्त समय और भाषाई विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
- अनुमापकता: गुणवत्ता बनाए रखते हुए एनोटेशन प्रक्रिया को स्केल करना चुनौतीपूर्ण है। भाषा मॉडल को अक्सर अरबों उदाहरणों की आवश्यकता होती है, एनोटेटर्स की एक बड़ी टीम के बीच समन्वय की आवश्यकता होती है और एनोटेशन में स्थिरता सुनिश्चित होती है।
- लेबलिंग अस्पष्टता: सही लेबल व्यक्तिपरक और व्याख्या के लिए खुले हो सकते हैं। भावना विश्लेषण कार्यों पर व्याख्याकारों की अलग-अलग राय हो सकती है, जिससे एक ही पाठ के लिए अलग-अलग लेबल असाइनमेंट हो सकते हैं।
- संवेदनशील जानकारी: मेडिकल या वित्तीय रिकॉर्ड जैसे संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए अतिरिक्त सावधानी बरतने की आवश्यकता होती है। इस डेटा को उचित रूप से संभालने और इसकी सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एनोटेटर्स को विशेष प्रशिक्षण या प्रमाणन की आवश्यकता हो सकती है।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए अक्सर अच्छी परियोजना योजना, डेटा संग्रहकर्ताओं और एनोटेटर्स के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश, जहां संभव हो स्वचालित उपकरणों का उपयोग और गुणवत्ता नियंत्रण के लिए एक मजबूत प्रणाली के संयोजन की आवश्यकता होती है।
- डेटासेट को संतुलित करें: विभिन्न वर्गों का समान प्रतिनिधित्व करने के लिए डेटासेट को समायोजित करें।
- पूर्वाग्रह शमन एल्गोरिदम का उपयोग करें: मॉडल की भविष्यवाणियों में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए डिज़ाइन की गई तकनीकों को नियोजित करें।
- विभेदक गोपनीयता लागू करें: संवेदनशील विशेषताओं की सुरक्षा के लिए डेटा में शोर जोड़ें।
- बायस-अवेयर मॉडल फाइन-ट्यूनिंग करें: पूर्वाग्रह शमन पर विचार करते हुए मॉडल को समायोजित करें।
- रोजगार मानव समीक्षा और दिशानिर्देश: समीक्षक उन दिशानिर्देशों का पालन करते हैं जो फाइन-ट्यूनिंग के दौरान किसी भी समूह का पक्ष नहीं लेने का निर्देश देते हैं।
- सतत फीडबैक लूप स्थापित करें: समीक्षकों के साथ नियमित बातचीत निरंतर सीखने और पूर्वाग्रह सुधार की अनुमति देती है।
याद रखें, पूर्वाग्रह को पूरी तरह ख़त्म करना चुनौतीपूर्ण है, लेकिन ये कदम इसे कम करने में मदद कर सकते हैं।
- सामग्री निर्माण: वे लेख, रिपोर्ट और ईमेल जैसी सामग्री तैयार करने में मदद कर सकते हैं।
- ग्राहक सेवा: ग्राहक सहायता को स्वचालित करने के लिए उनका उपयोग चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट में किया जा सकता है।
- भाषा का अनुवाद: वे विभिन्न भाषाओं के बीच पाठ का अनुवाद करने में मदद कर सकते हैं।
- ट्यूशन: वे शिक्षा में सहायता करते हुए विभिन्न विषयों पर स्पष्टीकरण प्रदान कर सकते हैं।
- कोड लेखन: वे कोड लिखने, सॉफ़्टवेयर विकास में सहायता करने में सहायता कर सकते हैं।
- विपणन और विज्ञापन: वे विपणन अभियानों के लिए रचनात्मक सामग्री तैयार कर सकते हैं।
- पहुँच: वे टेक्स्ट-टू-स्पीच अनुप्रयोगों के लिए भाषण उत्पन्न करने में मदद कर सकते हैं।
- नौकरी स्वचालन: नियमित और सांसारिक कार्य, विशेष रूप से विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स और लिपिकीय कार्य जैसे क्षेत्रों में, स्वचालित हो सकते हैं, जिससे नौकरी में विस्थापन हो सकता है।
- नई नौकरियों का सृजन: सकारात्मक पक्ष पर, एआई के उदय से नई भूमिकाएँ पैदा होंगी जो पहले मौजूद नहीं थीं, जैसे एआई विशेषज्ञ, डेटा विश्लेषक, मशीन लर्निंग इंजीनियर और एआई नैतिकता और नीति में भूमिकाएँ।
- नौकरी परिवर्तन: कई नौकरियाँ खत्म होने के बजाय बदल दी जाएंगी, एआई काम के नियमित पहलुओं को अपने हाथ में ले लेगी, जिससे कर्मचारियों को अधिक जटिल और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की आजादी मिलेगी।
- कौशल मांग बदलाव: डिजिटल कौशल और एआई की समझ की मांग बढ़ेगी, जिससे अल्पावधि में कौशल अंतर पैदा हो सकता है।
इसलिए, जबकि एआई निस्संदेह नौकरी बाजारों को बाधित करेगा, यह नई नौकरियों और बढ़ी हुई उत्पादकता के अवसर भी प्रस्तुत करता है।
- समझ की कमी: एआई मॉडल संदर्भ या अवधारणाओं को उसी तरह नहीं समझते हैं जैसे मनुष्य समझते हैं। वे डेटा में पैटर्न की पहचान करते हैं लेकिन अंतर्निहित अर्थ को नहीं समझते हैं।
- डेटा निर्भरता: उन्हें प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। यदि डेटा पक्षपातपूर्ण, अधूरा या खराब गुणवत्ता वाला है, तो मॉडल का प्रदर्शन काफी प्रभावित हो सकता है।
- सामान्यीकरण: विशिष्ट कार्यों या डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल अक्सर अपने सीखने को नए, अनदेखे परिदृश्यों में सामान्यीकृत करने के लिए संघर्ष करते हैं।
- स्पष्टीकरण: यह समझना अक्सर कठिन होता है कि कुछ मॉडलों (विशेष रूप से गहन शिक्षण मॉडल) ने विशिष्ट निर्णय क्यों लिए हैं, जिससे पारदर्शिता या व्याख्या की कमी हो गई है।
- मजबूती: एआई मॉडल इनपुट डेटा (शोर, विरूपण) में मामूली बदलाव के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं और सभी स्थितियों में विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं।
- नैतिक चिंताएं: एआई अनुप्रयोगों से गोपनीयता संबंधी समस्याएं, संभावित दुरुपयोग या अनजाने पूर्वाग्रह हो सकते हैं, जिससे नैतिक और कानूनी चिंताएं बढ़ सकती हैं।
सितंबर 2021 में मेरे ज्ञान कटऑफ के अनुसार, एआई ने प्रासंगिक समझ में महत्वपूर्ण प्रगति की है, खासकर जीपीटी-3 और जीपीटी-4 जैसे परिष्कृत भाषा मॉडल के विकास के साथ। ये मॉडल प्राप्त इनपुट और शब्दों और अवधारणाओं के बीच संबंधों की अपनी आंतरिक समझ के आधार पर मानव-जैसा पाठ उत्पन्न कर सकते हैं।
हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह "समझ" मानवीय समझ से भिन्न है। एआई सिस्टम, जैसा कि वे अभी मौजूद हैं, उनमें चेतना, आत्म-जागरूकता या अनुभवात्मक ज्ञान की उतनी गहराई नहीं है जितनी मनुष्यों के पास है। वे संदर्भ की व्याख्या डेटा के पैटर्न के आधार पर करते हैं, न कि जीवित अनुभव या बारीकियों की सहज समझ के आधार पर। इसलिए, संदर्भ के बारे में उनकी समझ हमसे मौलिक रूप से भिन्न है।
उदाहरण के लिए, जबकि एआई व्यक्तिगत अनुभव के बारे में एक प्रश्न का उत्तर उत्पन्न कर सकता है, जैसे कि "आपको स्कूल के पहले दिन कैसा महसूस हुआ?", यह उस डेटा के पैटर्न के आधार पर ऐसा कर रहा है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, न कि किसी व्यक्तिगत अनुभव या भावनाओं पर। एआई में भावनाएं या व्यक्तिगत अनुभव नहीं होते हैं।
भविष्य के संदर्भ में, यह कहना कठिन है। एआई अनुसंधान और विकास में प्रगति तीव्र गति से जारी है, लेकिन पैटर्न पहचान से वास्तविक मानव-जैसी समझ और चेतना तक की छलांग बहुत बड़ी है, और हम अभी तक नहीं जानते कि क्या यह संभव है या इसे कैसे हासिल किया जाएगा। भले ही एआई सिस्टम संदर्भ की व्याख्या करने में अधिक परिष्कृत हो जाएं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं होगा कि उनके पास इसके बारे में मानव जैसी समझ है।
- बेहतर प्राकृतिक भाषा समझ और पीढ़ी: अधिक मानव-जैसी संवादी एआई और बेहतर स्वचालित अनुवाद।
- एआई निष्पक्षता, व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता: एआई निर्णय लेने को समझने, निष्पक्षता सुनिश्चित करने और पारदर्शिता को बढ़ावा देने की तकनीकें।
- स्वास्थ्य देखभाल में एआई: एआई के माध्यम से उन्नत रोग निदान, रोगी परिणाम की भविष्यवाणी और वैयक्तिकृत उपचार।
- सुदृढीकरण सीखना और सामान्य एआई: अधिक अनुकूलनीय एआई सिस्टम जो विभिन्न प्रकार के कार्य सीख सकते हैं और नई परिस्थितियों के अनुकूल हो सकते हैं।
- एआई और क्वांटम कंप्यूटिंग: अधिक जटिल मॉडल और तेज़ प्रशिक्षण समय को सक्षम करने वाली बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल शक्ति।
- फ़ेडरेटेड लर्निंग: गोपनीयता-संरक्षण मशीन लर्निंग जो डेटा साझा किए बिना कई उपकरणों पर मॉडल को प्रशिक्षित करती है।
