सोचने का भाग्य: AI और मानवता

मैं इस बात पर विचार कर रहा हूँ कि AI की प्रगति के साथ समाज और हमारे जीवन जीने का तरीका कैसे बदलेगा।

जैसे-जैसे AI बौद्धिक श्रम संभालेगा, ऐसा लग सकता है कि मनुष्यों के पास सोचने के लिए कम होगा। हालांकि, मेरा मानना ​​है कि अतीत के बौद्धिक श्रम से हटकर एक अलग प्रकार की सोच मनुष्यों के लिए आवश्यक होगी।

यह उस तरह है जैसे मशीनीकरण ने मनुष्यों को कुछ हद तक शारीरिक श्रम से मुक्त कर दिया, लेकिन साथ ही, अन्य प्रकार की शारीरिक गतिविधि की भी मांग की।

इन अन्य प्रकार की शारीरिक गतिविधियों में हाथों और उंगलियों का उपयोग करके नाजुक कार्य शामिल हैं, जैसे कारीगरों का कुशल श्रम या कंप्यूटर और स्मार्टफोन चलाना।

इसी तरह, भले ही हम बौद्धिक श्रम से मुक्त हो जाएं, हम सोचने के बौद्धिक कार्य से बच नहीं सकते।

तो, हमसे किस तरह की बौद्धिक गतिविधि की मांग की जाएगी?

इस लेख में, मैं AI के युग में सॉफ्टवेयर विकास प्रतिमानों में बदलाव पर अपने विचार प्रस्तुत करूँगा, और अपनी "सोचने के भाग्य" की पड़ताल करूँगा।

प्रक्रिया-उन्मुख सॉफ्टवेयर

मैं ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड दृष्टिकोणों से आगे बढ़ते हुए, अगले प्रतिमान के रूप में प्रक्रिया-उन्मुख का प्रस्ताव करता हूँ।

यह अवधारणा प्रोग्रामिंग के केंद्रीय मॉड्यूल को एक प्रक्रिया के रूप में देखती है। एक प्रक्रिया घटनाओं या स्थितियों द्वारा शुरू की जाती है, अपने पूर्वनिर्धारित अनुक्रम के अनुसार विभिन्न भूमिकाओं द्वारा नियंत्रित की जाती है, और अंततः समाप्त हो जाती है।

शुरुआत से समाप्ति तक के चरणों की एक श्रृंखला को एक इकाई के रूप में मानने की यह विधि मानवीय सहज ज्ञान के साथ अच्छी तरह से मेल खाती है।

इसलिए, सॉफ्टवेयर और प्रणालियों को आवश्यकताओं के विश्लेषण से लेकर कार्यान्वयन तक, और परीक्षण और संचालन तक, उनके मूल में प्रक्रियाओं के साथ समझा जा सकता है।

एक प्रणाली में प्राथमिक प्रक्रियाओं को लागू करने के बाद, सहायक प्रक्रियाओं या नई कार्यक्षमताओं को जोड़ने के लिए प्रक्रियाओं को प्लग-इन किया जा सकता है।

कुछ अतिरिक्त प्रक्रियाएं मुख्य प्रक्रिया से अलग घटनाओं या स्थितियों के आधार पर स्वतंत्र रूप से शुरू हो सकती हैं, जबकि अन्य मुख्य प्रक्रिया द्वारा शर्तों को पूरा करने पर शुरू हो सकती हैं।

हालांकि, ऐसे मामलों में भी, मुख्य प्रक्रिया को संशोधित करने की आवश्यकता नहीं है। अतिरिक्त प्रक्रिया को तब शुरू करने के लिए परिभाषित करना पर्याप्त है जब मुख्य प्रक्रिया उसकी प्रारंभिक शर्त को पूरा करती है।

इसके अलावा, क्योंकि एक प्रक्रिया को एक एकल मॉड्यूल के रूप में माना जाता है, उसकी परिभाषा में वह सभी प्रसंस्करण शामिल होता है जो वह करती है।

इसके अलावा, एक प्रक्रिया में निष्पादन के दौरान आवश्यक जानकारी संग्रहीत करने के लिए चर और डेटा क्षेत्र भी होते हैं, साथ ही उपर्युक्त प्रारंभिक शर्तें भी होती हैं।

चूंकि एक प्रक्रिया एक इकाई मॉड्यूल है जिसमें सभी आवश्यक प्रसंस्करण और डेटा क्षेत्र शामिल हैं, इसलिए प्रसंस्करण और संरचित डेटा के दोहराव वाले कार्यान्वयन की कई प्रक्रियाओं में उच्च संभावना होती है।

हालांकि एक दृष्टिकोण सामान्य मॉड्यूल का उपयोग करना है, इसके बजाय दोहराव को सहन करने की दिशा में बढ़ना गलत नहीं है।

विशेष रूप से, AI प्रोग्रामिंग में सहायता करने के साथ, यह निष्कर्ष निकालना प्रशंसनीय है कि कई मॉड्यूलों में कई समान लेकिन विशिष्ट कार्यान्वयन होने से कोई समस्या नहीं होती है।

प्रसंस्करण और डेटा प्रकारों का मानकीकरण मुख्य रूप से विकसित सॉफ्टवेयर में कोड की मात्रा को कम करने का लक्ष्य रखता है, जिससे इसे प्रबंधित करना और समझना आसान हो जाता है।

हालांकि, यदि AI द्वारा कार्यान्वयन कोड के प्रबंधन की लागत में काफी कमी आती है, तो मानकीकरण की आवश्यकता कम हो जाती है।

इसलिए, मानकीकरण के कारण होने वाली सॉफ्टवेयर संरचना की जटिलता से बचने की नीति, और इसके बजाय प्रत्येक प्रक्रिया के लिए व्यक्तिगत रूप से सभी प्रसंस्करण और डेटा संरचनाओं को परिभाषित करना, भले ही काफी दोहराव हो, पूरी तरह से उचित है।

इसका अर्थ समग्र अनुकूलन की अवधारणा से दूर जाना और व्यक्तिगत अनुकूलन के लिए प्रयास करना है। मानकीकरण की कमी समान प्रक्रियाओं के व्यक्तिगत ट्यूनिंग की अनुमति देती है।

व्यक्तिगत अनुकूलन समाज

ठीक वैसे ही जैसे प्रक्रिया-उन्मुख सोच को लागू करने वाले सॉफ्टवेयर के साथ होता है, एक ऐसे समाज में जहाँ AI-संचालित स्वचालन और दक्षता के माध्यम से उन्नत उत्पादकता प्राप्त की जाती है, मानसिकता समग्र अनुकूलन से हटकर व्यक्तिगत अनुकूलन की ओर बढ़ती है।

यह एक ऐसी घटना है जिसे व्यक्तिगत अनुकूलन समाज कहा जा सकता है।

हमारे समाज में विभिन्न मानकीकृत मूल्य और मानदंड हैं, जैसे नियम, सामान्य ज्ञान, शिष्टाचार और सामान्य जानकारी।

हालांकि, यदि इन्हें सभी स्थितियों में सख्ती से लागू किया जाता है, तो कई असाधारण मामलों में असुविधाएँ उत्पन्न होती हैं।

इस कारण से, जबकि हम मानकीकृत मूल्यों और मानदंडों को महत्व देते हैं, हम व्यक्तिगत परिस्थितियों और स्थितियों के आधार पर लचीले निर्णय की भी अनुमति देते हैं।

ये नियमों में लिखे गए स्पष्ट अपवाद हो सकते हैं, या ऐसे नियम हो सकते हैं जो कहते हैं कि निर्णय मामले-दर-मामले आधार पर किया जाना चाहिए। इसके अलावा, स्पष्ट संहिताकरण के बिना भी, उन्हें निहित रूप से समझा जा सकता है।

उदाहरण के लिए, कानूनों में भी विभिन्न अपवाद स्पष्ट रूप से बताए गए हैं। इसके अतिरिक्त, भले ही कानून में स्पष्ट रूप से न कहा गया हो, न्यायिक प्रणाली के माध्यम से व्यक्तिगत मामलों से सजा प्रभावित होती है। परिस्थितिजन्य साक्ष्य ठीक व्यक्तिगत स्थितियों को दर्शाने का विचार है।

इस तरह देखने पर, हम देख सकते हैं कि व्यक्तिगत अनुकूलन की अवधारणा, जिसमें मूल रूप से सभी स्थितियों की व्यक्तिवाचकता की सावधानीपूर्वक जाँच करना और उस व्यक्तिवाचकता के आधार पर निर्णय लेना शामिल है, समाज में पहले से ही गहराई से निहित है।

दूसरी ओर, प्रत्येक मामले को व्यक्तिगत रूप से सावधानीपूर्वक आंकना निश्चित रूप से अक्षम है। इसलिए, ऐसे युग में जहाँ उच्च दक्षता महत्वपूर्ण है, समग्र अनुकूलन की तलाश की जाती है।

हालांकि, जैसे-जैसे AI के कारण समाज अत्यधिक कुशल होता जाएगा, समग्र अनुकूलन को आगे बढ़ाने का मूल्य कम होता जाएगा। इसके बजाय, एक व्यक्तिगत अनुकूलन समाज निश्चित रूप से साकार होगा, जहाँ प्रत्येक व्यक्तिगत स्थिति के लिए सावधानीपूर्वक निर्णय लिए जाएंगे।

व्यक्तिपरक दर्शन

परिदृश्य और स्थिति के अनुसार व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित निर्णय लेने का अर्थ है कि, एक सामान्य निर्णय को तुरंत लागू करने के बजाय, व्यक्ति को गहराई से विचार करना चाहिए।

मैं इस नैतिक परिप्रेक्ष्य को, जहाँ गहरे विचार-विमर्श का कार्य स्वयं मूल्यवान है, व्यक्तिपरक दर्शन कहता हूँ।

प्रत्येक घटना, "यहाँ और अभी," स्वाभाविक रूप से अन्य सभी घटनाओं से अलग एक व्यक्तिवाचकता रखती है। वह "स्वयं" जो इस व्यक्तिवाचकता को ध्यान में रखते हुए निर्णय लेता है, उस पर एक समान जिम्मेदारी होती है।

व्यक्तिवाचकता की उपेक्षा करना और मानकीकृत, सूत्रबद्ध निर्णय लेना, या विचार-विमर्श छोड़ देना और मनमाने निर्णय लेना, परिणाम की गुणवत्ता की परवाह किए बिना, अनैतिक है।

इसके विपरीत, भले ही कोई निर्णय अनपेक्षित नकारात्मक परिणामों की ओर ले जाए, यदि उस निर्णय पर कई दृष्टिकोणों से पर्याप्त विचार-विमर्श किया गया था और जवाबदेही पूरी की गई थी, तो वह निर्णय स्वयं नैतिक है।

इस प्रकार, जैसे-जैसे हम दक्षता और मानकीकरण की अवधारणाओं से परे जाने में सक्षम होंगे, हम संभवतः एक ऐसे युग में प्रवेश करेंगे जहाँ ऑन-डिमांड व्यक्तिगत अनुकूलन के रूप में व्यक्तिपरक दर्शन आवश्यक हो जाएगा।

ढाँचा (फ़्रेमवर्क) डिज़ाइन

चाहे दर्शनशास्त्र हो, समाज हो, या सॉफ्टवेयर हो, अनुकूलन के लिए एक ढाँचा — यानी सोचने के लिए एक वैचारिक संरचना — महत्वपूर्ण है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि अनुकूलन की दिशा इस बात पर निर्भर करती है कि प्रत्येक विषय को किस दृष्टिकोण से देखा जाता है और उसका मूल्यांकन कैसे किया जाता है।

समग्र अनुकूलन के दृष्टिकोण से, ढाँचों को विभिन्न चीजों को यथासंभव सरल बनाने के लिए अत्यधिक अमूर्त करने की आवश्यकता होती है। अमूर्तन की इस प्रक्रिया में, व्यक्तिवाचकता खो जाती है।

दूसरी ओर, व्यक्तिगत अनुकूलन के मामले में, घटनाओं या विषयों को उनकी विशिष्ट प्रकृति के अनुरूप कई दृष्टिकोणों से समझना और उनका मूल्यांकन करना वांछनीय है।

समग्र अनुकूलन के लिए, मुट्ठी भर लोग ही पर्याप्त थे यह विचार करने के लिए कि विभिन्न चीजों को समझने के लिए किस प्रकार के ढाँचे का उपयोग किया जाना चाहिए।

अधिकांश लोगों को बस उन कुछ व्यक्तियों द्वारा तैयार किए गए ढाँचों के अनुसार मामलों को समझना, मूल्यांकन करना और न्याय करना होता था।

हालांकि, व्यक्तिगत अनुकूलन के मामले में, कई लोगों को प्रत्येक विशिष्ट मामले के लिए ढाँचे तैयार करने की आवश्यकता होगी, ताकि उसकी व्यक्तिवाचकता को उचित रूप से समझा जा सके।

इस कारण से, कई लोगों को ढाँचे डिज़ाइन करने की क्षमता और कौशल की आवश्यकता होगी।

सोचने का भाग्य

इस तरह से अपने विचारों को व्यवस्थित करने पर, एक ऐसा भविष्य सामने आता है जहाँ, भले ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता मनुष्यों द्वारा पहले किए गए बौद्धिक श्रम को संभाल ले, हम सोचना बंद नहीं कर सकते।

हमें उत्पादकता और भौतिक धन के उद्देश्य से किए गए बौद्धिक श्रम से मुक्ति मिलेगी। हालांकि, व्यक्तिगत अनुकूलन समाज और व्यक्तिपरक दर्शन दूसरी ओर, यह मांग करेंगे कि हम प्रत्येक मामले के लिए व्यक्तिगत ढाँचे डिज़ाइन करें और गहन विचार-विमर्श करें।

यह हमें ऐसी स्थिति में रखता है जहाँ हमें वर्तमान समाज की तुलना में कहीं अधिक सोचना जारी रखना होगा।

AI बौद्धिक श्रम कर सकता है और ऐसे निर्णय ले सकता है जो कोई भी ले सकता है। हालांकि, जिन मामलों के लिए "मैं" जिम्मेदार हूँ, उनके लिए AI केवल जानकारी प्रदान कर सकता है, निर्णय मानदंड प्रस्तुत कर सकता है, या सलाह दे सकता है।

अंतिम निर्णय "मुझे" ही लेना होगा। यह वैसा ही है जैसे, अभी भी, व्यक्ति विभिन्न निर्णयों पर अधिकारियों, माता-पिता या दोस्तों से परामर्श कर सकते हैं, लेकिन निर्णय को स्वयं सौंप नहीं सकते।

और उन्नत दक्षता के युग में, गहन, व्यक्तिगत निर्णय में संलग्न न होना अब स्वीकार्य नहीं होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि "सोचने के लिए बहुत व्यस्त" होने का बहाना अब सच नहीं रहेगा।

ऐसी उन्नत दक्षता के युग में, हम सोचने के भाग्य से बच नहीं पाएंगे।