కాల సంపీడనం మరియు గుడ్డి మచ్చలు: నియంత్రణ అవసరం

మనం వేగవంతమైన సాంకేతిక పురోగతి, ప్రత్యేకంగా AI సాంకేతికత యొక్క విపరీతమైన అభివృద్ధి అంచున ఉన్నాము.

జనరేటివ్ AI అనర్గళంగా మాట్లాడటమే కాకుండా ప్రోగ్రామ్‌లను కూడా వ్రాయగలదు. ఇది మానవ పని యొక్క సామర్థ్యాన్ని మరియు మెరుగుదలను ప్రోత్సహించడమే కాకుండా, జనరేటివ్ AI యొక్క వృద్ధికి కూడా దోహదపడుతుంది.

ఇది కేవలం జనరేటివ్ AI యొక్క నమూనా నిర్మాణం లేదా ప్రీ-ట్రైనింగ్ పద్ధతులను బలోపేతం చేయడం గురించి మాత్రమే కాదు.

జనరేటివ్ AI కనెక్ట్ చేయగల మరియు ఉపయోగించగల ఎక్కువ సాఫ్ట్‌వేర్‌లను యాక్సెస్ చేయగలదు కాబట్టి, అది కేవలం చాట్ చేయడం కంటే ఎక్కువ చేయగలదు. అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AI తన పనుల కోసం అవసరమైన జ్ఞానాన్ని సేకరించడానికి మరియు సరైన సమయాల్లో ఆ జ్ఞానాన్ని తిరిగి పొందటానికి అనుమతించే సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి చేయబడితే, అది ప్రీ-ట్రైనింగ్ లేకుండానే సరైన జ్ఞానాన్ని ఉపయోగించి మరింత తెలివిగా ప్రవర్తించగలదు.

ఈ విధంగా, AI సాంకేతికత యొక్క పురోగతి, అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్‌తో సహా AI సాంకేతికత యొక్క మొత్తం రంగాన్ని వేగవంతం చేస్తుంది. ఈ త్వరణం, తిరిగి, AI సాంకేతికత యొక్క మరింత త్వరణానికి దారితీస్తుంది. అంతేకాకుండా, AI సాంకేతికత వేగవంతం అవ్వడం మరియు AI ఎక్కువ పనులు చేయగలగడంతో, అది ఉపయోగించబడే ప్రదేశాలు మరియు పరిస్థితులు సహజంగానే వేగవంతమైన రేటులో పెరుగుతాయి.

ఇది AI సాంకేతికతపై ఆసక్తి ఉన్న పెట్టుబడిదారులు మరియు ఇంజనీర్ల సంఖ్యను మాత్రమే పెంచుతుంది. ఈ విధంగా, AI సాంకేతికత యొక్క త్వరణం సామాజిక-ఆర్థిక దృక్పథం నుండి కూడా బలపడుతుంది.

మరోవైపు, అటువంటి సాంకేతిక పురోగతి మనపై పరోక్షంగా మరియు ప్రత్యక్షంగా వివిధ మార్గాల్లో ప్రభావితం చేస్తుంది.

సాధారణంగా, సాంకేతిక పురోగతి ఒక మంచి విషయంగా చూడబడుతుంది. కొత్త సాంకేతికతల ప్రమాదాల గురించి ఆందోళనలు వ్యక్తమవుతున్నప్పటికీ, పురోగతి యొక్క సానుకూల ప్రభావాలు సాధారణంగా వాటిని అధిగమిస్తాయి, మరియు ప్రమాదాలను కాలక్రమేణా తగ్గించవచ్చు, కాబట్టి మొత్తంగా, ప్రయోజనాలు గణనీయమైనవిగా పరిగణించబడతాయి.

అయితే, సాంకేతిక పురోగతి వేగం క్రమంగా ఉన్నప్పుడు మాత్రమే ఇది నిజం. సాంకేతిక పురోగతి వేగం వేగవంతమై, ఒక నిర్దిష్ట పరిమితిని మించినప్పుడు, ప్రయోజనాలు ఇకపై ప్రమాదాలను అధిగమించవు.

మొదటగా, డెవలపర్లు కూడా కొత్త సాంకేతికతల స్వభావాన్ని లేదా పూర్తి స్థాయి అనువర్తనాలను పూర్తిగా అర్థం చేసుకోలేరు. ముఖ్యంగా అనువర్తనాల పరిధికి సంబంధించి, డెవలపర్లను కూడా ఆశ్చర్యపరిచే ఇతర ఉపయోగాలను లేదా ఇతర సాంకేతికతలతో కలిపి ఉపయోగాలను ఇతరులు కనుగొనడం అసాధారణం కాదు.

అంతేకాకుండా, అటువంటి అనువర్తనాలు సమాజానికి ఎలా ప్రయోజనం చేకూరుస్తాయి మరియు ప్రమాదాన్ని కలిగిస్తాయి అనే దానితో సహా పరిధిని విస్తరించినప్పుడు, పూర్తి స్థాయిని దాదాపు ఎవరికీ తెలియదు.

పురోగతి క్రమంగా ఉన్నప్పుడు, సాంకేతికతలోని అటువంటి సామాజిక గుడ్డి మచ్చలు కాలక్రమేణా క్రమంగా పూరించబడతాయి, మరియు చివరికి, తగినంత గుడ్డి మచ్చలు తొలగించబడిన తర్వాత సాంకేతికత సమాజంలో వర్తించబడుతుంది.

అయితే, సాంకేతిక పురోగతి ఒక నిర్దిష్ట వేగాన్ని మించినప్పుడు, సామాజిక గుడ్డి మచ్చలను పూరించడానికి గ్రేస్ పీరియడ్ కూడా తగ్గుతుంది. సాంకేతిక పురోగతి యొక్క త్వరణం, సామాజిక గుడ్డి మచ్చలను పూరించడం యొక్క దృక్పథం నుండి చూసినప్పుడు, సమయం సాపేక్షంగా సంపీడనం చేయబడినట్లు కనిపిస్తుంది.

కొత్త సాంకేతిక మార్పులు ఒకదాని తర్వాత ఒకటి సంభవిస్తాయి, మరియు ఇవి అనేక సాంకేతికతలలో ఏకకాలంలో జరుగుతాయి, సామాజిక గుడ్డి మచ్చలను పూరించడం యొక్క సామాజిక జ్ఞాన ప్రక్రియ కొనసాగించడం అసాధ్యం అవుతుంది.

ఫలితంగా, మనం సామాజిక గుడ్డి మచ్చల స్థితిలో ఉన్న వివిధ సాంకేతికతలతో చుట్టుముట్టబడతాము.

అటువంటి సాంకేతికతలు కలిగి ఉన్న సంభావ్య ప్రమాదాలు మన గుడ్డి మచ్చల నుండి అకస్మాత్తుగా ఉద్భవించి సమాజానికి హాని కలిగించవచ్చు. మనం సిద్ధంగా లేని లేదా ప్రతి చర్యలు తీసుకోని ప్రమాదాలు అకస్మాత్తుగా కనిపిస్తాయి కాబట్టి, నష్టం యొక్క ప్రభావం ఎక్కువగా ఉంటుంది.

ఈ పరిస్థితి సాంకేతిక పురోగతి యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు ప్రమాదాల పరిమాణాన్ని మారుస్తుంది. కాల సంపీడన ప్రభావం కారణంగా, సామాజిక గుడ్డి మచ్చలు పూరించబడకముందే ప్రమాదాలు మెటీరియలైజ్ అయినప్పుడు, ప్రతి సాంకేతికత యొక్క ప్రమాదాలు పెరుగుతాయి.

జనరేటివ్ AI పురోగతి యొక్క స్వీయ-బలోపేత త్వరణం చివరికి దాదాపు పూరించలేని సామాజిక గుడ్డి మచ్చలతో లెక్కలేనన్ని సాంకేతికతలను సృష్టించగలదు, ఇది ప్రమాదం మరియు ప్రయోజనం మధ్య సమతుల్యతను గణనీయంగా మార్చగలదు.

ఇది మనం ఎప్పుడూ అనుభవించని పరిస్థితి. అందువల్ల, సామాజిక గుడ్డి మచ్చలుగా సంభావ్యంగా ఎంత ప్రమాదం ఉంటుందో, లేదా వాటి ప్రభావం ఎంత గణనీయంగా ఉంటుందో ఎవరూ ఖచ్చితంగా అంచనా వేయలేరు. వేగవంతం అయితే, ప్రమాదాలు పెరుగుతాయి అనే తార్కిక నిర్మాణం మాత్రమే నిశ్చయంగా ఉంటుంది.

క్రోనోస్-స్క్రేంబుల్ సొసైటీ

మరోవైపు, సాంకేతిక పురోగతి యొక్క ప్రస్తుత వేగాన్ని, భవిష్యత్తులో అది ఎలా ఉంటుందో మనం కచ్చితంగా గ్రహించలేము.

జనరేటివ్ AI పరిశోధకులకు మరియు డెవలపర్‌లకు కూడా ఇది నిజం. ఉదాహరణకు, మానవ సామర్థ్యాలను అన్ని విధాలుగా అధిగమించే AI అయిన AGI ఎప్పుడు ఉద్భవిస్తుందో అనే విషయంలో నిపుణుల మధ్య అభిప్రాయ బేధాలు విస్తృతంగా ఉన్నాయి.

అంతేకాకుండా, జనరేటివ్ AI పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లు దాని అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్‌లోని నిపుణుల నుండి భిన్నమైన వ్యక్తులు. కాబట్టి, వారు జనరేటివ్ AI యొక్క తాజా పరిశోధన స్థితి మరియు భవిష్యత్తు అవకాశాల గురించి పరిజ్ఞానం కలిగి ఉన్నప్పటికీ, జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించే ఏ అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్ ఇప్పటికే ఉన్నాయో లేదా భవిష్యత్తులో ఏ అవకాశాలు తెరుచుకుంటున్నాయో అనే దాని గురించి వారు ప్రతిదీ గ్రహించలేరు.

అంతేకాక, అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్ విషయానికి వస్తే, వివిధ ఇప్పటికే ఉన్న మెకానిజమ్స్‌తో కలిపినప్పుడు అవకాశాలు వాస్తవంగా అపరిమితంగా ఉంటాయి. అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్‌ను పరిశోధించి మరియు అభివృద్ధి చేస్తున్న వ్యక్తుల మధ్య కూడా, వివిధ రకాల్లో ఉన్న వాటితో సహా ప్రతిదాన్ని గ్రహించడం కష్టం.

అటువంటి అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్ సమాజంలో ఎలా విస్తరిస్తాయి మరియు అవి ఏ ప్రభావాన్ని చూపుతాయి అని ఊహించడం లేదా అంచనా వేయడం మరింత కష్టం. ప్రత్యేకించి, పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్లు సామాజిక ప్రభావం గురించి తప్పనిసరిగా పరిజ్ఞానం కలిగి ఉండరు లేదా అత్యధిక ఆసక్తిని కలిగి ఉండరు. మరోవైపు, అటువంటి సామాజిక ప్రభావంపై అత్యధిక ఆసక్తి ఉన్నవారి సాంకేతిక అంతర్దృష్టులు అనివార్యంగా పరిమితులను కలిగి ఉంటాయి.

కాబట్టి, జనరేటివ్ AI ప్రస్తుత స్థితి లేదా దాని భవిష్యత్తు దృష్టిని ఎవరూ పూర్తిగా గ్రహించలేరు. మరియు ప్రతి వ్యక్తి యొక్క అవగాహనలో వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి.

సమస్య కేవలం వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయన్నది కాదు, పురోగతి వేగం తెలియదన్నది. సాంకేతిక పురోగతి వేగవంతమవుతున్న మరియు సమయం కుదించబడుతున్న శకంలో మనం ఉన్నాము, కానీ ఆ వేగం ఎంత వేగంగా ఉందో మనకు ఉమ్మడి అవగాహన లేదు.

మరింత దారుణంగా, సాంకేతిక పురోగతి వేగం స్థిరంగా ఉందా లేదా వేగవంతమవుతుందా అనే విషయంలో ప్రజల మధ్య అవగాహనలో తేడాలు ఉన్నాయి. అదనంగా, త్వరణాన్ని అంగీకరించే వారిలో కూడా, జనరేటివ్ AI యొక్క ప్రాథమిక సాంకేతికత పురోగతి వల్ల మాత్రమే త్వరణం జరుగుతుందని గుర్తించారా, లేదా అనువర్తిత సాంకేతికతలు మరియు సిస్టమ్స్ వల్ల త్వరణం, అలాగే సామాజిక-ఆర్థిక కారకాల నుండి ప్రజలు మరియు మూలధనం ప్రవాహం వల్ల త్వరణం కూడా పరిగణనలోకి తీసుకున్నారా అనే దానిపై ఆధారపడి అవగాహనలు చాలా తేడా ఉంటాయి.

ఈ విధంగా, ప్రస్తుత స్థితి మరియు భవిష్యత్తు దృష్టిని గ్రహించడంలో వైవిధ్యం, మరియు పురోగతి వేగాన్ని గ్రహించడంలో వ్యత్యాసం, మన వ్యక్తిగత అవగాహనలలో ఆశ్చర్యకరంగా పెద్ద తేడాలను సృష్టిస్తాయి.

ఆగస్టు 2025లో సాంకేతిక స్థాయి మరియు సామాజిక ప్రభావం ఏమిటి? మరియు 2027 (రెండు సంవత్సరాల తర్వాత) లేదా 2030 (ఐదు సంవత్సరాల తర్వాత)లో ఎలా ఉంటుంది? ఇవి వ్యక్తికి వ్యక్తికి చాలా తేడా ఉంటాయి. అంతేకాకుండా, ఆ అవగాహనలో వ్యత్యాసం బహుశా ఇప్పుడు 2025లో, 2023లో జనరేటివ్ AI బూమ్ వచ్చిన రెండు సంవత్సరాల తర్వాత, మరింత ఎక్కువగా ఉంటుంది.

వ్యక్తిగత యుగపు అవగాహనలు ఇంత భిన్నంగా ఉండే సమాజాన్ని నేను "క్రోనోస్-స్క్రేంబుల్ సొసైటీ" అని పిలుస్తాను. క్రోనోస్ అనేది సమయాన్ని సూచించే గ్రీకు పదం.

మరియు ఈ క్రోనోస్-స్క్రేంబుల్ సొసైటీ యొక్క వాస్తవికతలో, మనం కాల సంపీడనం మరియు సాంకేతిక సామాజిక గుడ్డి మచ్చల సమస్యలను ఎదుర్కోవాలి, వీటిని మనం సాధారణంగా మరియు సరిగ్గా గ్రహించలేము.

దృష్టి మరియు వ్యూహం

ఒకరి కాలజ్ఞానం వాస్తవ కాల సంపీడనంతో సరిపోలని పరిస్థితులలో, మరియు విభిన్న దృక్కోణాలు కలిగిన ఇతరులతో సాంకేతిక సామాజిక గుడ్డి మచ్చల సమస్యను పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పుడు, దృష్టి మరియు వ్యూహం అనివార్యమవుతాయి.

ఇక్కడ, దృష్టి అంటే ఒకరి కాలజ్ఞానంతో సంబంధం లేకుండా, మారకుండా ఉండే విలువలు మరియు దిశలను చూపడం.

ఉదాహరణకు, చర్చను సరళంగా చెప్పాలంటే, "సాంకేతికత యొక్క నష్టాలు దాని ప్రయోజనాలను మించిపోకుండా చూసుకోవడం" ఒక ముఖ్యమైన దృష్టి. "సాంకేతికతను అభివృద్ధి చేయడం" లేదా "సాంకేతిక నష్టాలను తగ్గించడం" వంటి దృశ్యాల కంటే ఎక్కువ మంది ప్రజలు దీనిపై అంగీకరించగలరు.

మరియు ఆ దృష్టిని సాకారం చేయడానికి వీలైనంత ఎక్కువ మంది ప్రజలు సహకరించేలా చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఒక దృష్టి అంగీకరించబడినప్పటికీ, చర్య లేకుండా దానిని సాధించలేము.

ఇక్కడ కూడా, మనం విభిన్న కాలజ్ఞానాలను కలిగి ఉన్న క్రోనోస్-స్క్రేంబుల్ సొసైటీలో ఉన్నామని అర్థం చేసుకుని ఒక వ్యూహాన్ని రూపొందించాలి. ఉదాహరణకు, ప్రతి ఒక్కరి కాలజ్ఞానాన్ని వాస్తవ కాల సంపీడనంతో సమలేఖనం చేసే వ్యూహం పనిచేయదు. ఇది వ్యక్తులపై భారీ అభ్యాస భారాన్ని మోపుతుంది, దానికి అవసరమైన శక్తితో వారిని అలసిపోతుంది. అంతేకాకుండా, ఈ అంతరం ఏటా పెరుగుతున్న కొద్దీ, అవసరమైన శక్తి కూడా పెరుగుతుంది.

నేను అన్ని పరిపూర్ణ వ్యూహాలను అందించలేను, కానీ ఒక వ్యూహానికి ఒక ఉదాహరణ ఏమిటంటే, దృష్టిని సాధించడానికి కాలక్రమేణా స్వయంచాలకంగా బలపడేదాన్ని ఉపయోగించడం.

ఇది జనరేటివ్ AI యొక్క స్వంత వినియోగాన్ని సూచిస్తుంది. ఒకరు పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న దానినే ఉపయోగించడం కొంత సంక్లిష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, కాల సంపీడన సమస్యను ఎదుర్కొన్నప్పుడు, సాంప్రదాయ పద్ధతులు కాలక్రమేణా నిర్వహించడం కష్టమవుతాయని స్పష్టమవుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, కాలంలో సంపీడనం చేయబడుతున్న సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రతి చర్యలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం తప్ప వేరే మార్గం లేదు.

మరియు ఆశాజనకంగా, మనం చివరికి జనరేటివ్ AI ద్వారా సంభవించే సాంకేతిక అభివృద్ధిని నియంత్రించడానికి మరియు దాని పరిమితులను మించి వేగవంతం కాకుండా నియంత్రించడానికి జనరేటివ్ AI యొక్క సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోగలిగితే, సమస్యను పరిష్కరించడానికి మనం గణనీయంగా దగ్గరవుతాము.

ముగింపు

క్రోనోస్-స్క్రేంబుల్ సొసైటీలో, మన ప్రతి ఒక్కరికి అనేక విభిన్న గుడ్డి మచ్చలు ఉంటాయి. ఎందుకంటే ఎవరూ అన్ని రంగాలలో గుడ్డి మచ్చలు లేకుండా అన్ని ముందు వరుస సమాచారాన్ని గ్రహించి, దానిని ప్రస్తుత అంచనాలు మరియు భవిష్యత్తు అంచనాలకు సరిగ్గా అనుసంధానించలేరు.

మరియు ఏదో ఒక సమయంలో, అక్కడ ఒక గుడ్డి మచ్చ ఉందని గుర్తించడానికి అకస్మాత్తుగా ఒక అవకాశం వస్తుంది. ప్రతిసారి ఒక గుడ్డి మచ్చ ఏర్పడి, ఆ ఖాళీ పూరించబడినప్పుడు ఇది పదే పదే జరుగుతుంది.

ప్రతిసారి, మన ప్రస్తుత స్థితి మరియు భవిష్యత్తు దృష్టి యొక్క కాలక్రమం గురించి మన అవగాహన గణనీయంగా సంపీడనం చేయబడుతుంది. మనం అకస్మాత్తుగా సమయం గుండా దూకినట్లు అనిపిస్తుంది. ఇది భవిష్యత్తు వైపు ఒక అభిజ్ఞా కాల-గమనం.

కొన్ని సందర్భాలలో, ఒకే రోజులో బహుళ గుడ్డి మచ్చలు బయటపడవచ్చు. అటువంటి సందర్భాలలో, ఒకరు చాలా తక్కువ సమయంలో బహుళ కాల-గమనాలను అనుభవిస్తారు.

ఆ కోణంలో, మన స్వంత గుడ్డి మచ్చల ఉనికిని మనం గుర్తించకపోతే మరియు బహుళ-దశల కాల-గమనాలను తట్టుకునే పటిష్టమైన దృష్టిని కలిగి ఉండకపోతే, భవిష్యత్తుకు సంబంధించిన ఖచ్చితమైన కీలక నిర్ణయాలు తీసుకోవడం కష్టమవుతుంది.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మన కాలజ్ఞానాన్ని వాస్తవికతకు దగ్గర చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు, యుగాలను అధిగమించే సూత్రాలు మరియు నియమాల ఆధారంగా ఆలోచించాల్సిన అవసరం పెరుగుతుంది.

మరియు కాల సంపీడనం మధ్యలో, ప్రమాద నివారణ చర్యలను గతంలో వలె అదే వేగంతో అమలు చేయలేము అనే వాస్తవికతను కూడా మనం గుర్తించాలి.

అంతేకాకుండా, ఈ కాల సంపీడనం యొక్క వేగం స్వయంగా తగ్గించబడకపోతే, అది మన అవగాహన మరియు నియంత్రణ పరిమితులను అధిగమిస్తుంది.

దీనిని సాధించడానికి, కాల సంపీడనం కారణంగా వేగవంతమవుతున్న AI యొక్క వేగం మరియు ప్రభావాన్ని ఉపయోగించుకోవడాన్ని మనం తీవ్రంగా పరిగణించాలి.

ఇది ప్రగతిశీల పన్ను విధించడం లేదా అతివేడి ఆర్థిక వ్యవస్థను అరికట్టే సామాజిక భద్రతా వ్యవస్థలు వంటి యంత్రాంగాలకు సమానం, వీటిని "బిల్ట్-ఇన్ స్టెబిలైజర్స్" అని పిలుస్తారు.

మరో మాటలో చెప్పాలంటే, AI కేవలం ఒక సాంకేతిక యాక్సిలరేటర్‌గా మాత్రమే కాకుండా, సామాజిక బిల్ట్-ఇన్ స్టెబిలైజర్‌గా కూడా పనిచేయడానికి అనుమతించే యంత్రాంగాల గురించి మనం ఆలోచించాలి.