इस सप्ताहांत, इंटरनेट को दहशत फैलाने के लिए एक बिल्कुल सही कहानी मिल गई।
सबसे शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ बनाने वाली कंपनियों के नेताओं ने इस होड़ को धीमा करने की आवश्यकता पर चर्चा शुरू कर दी। लगभग उसी समय, ओपनएआई, एंथ्रोपिक और एलोन मस्क के नाम मीडिया में छा गए।
और फिर वही हुआ जो आमतौर पर किसी भी जटिल तकनीकी समाचार के साथ होता है।
"उन्होंने नियंत्रण खो दिया।"
"मॉडल भागने लगीं।"
"डेवलपर्स अपनी ही रचना से डर गए थे।"
कुछ लोगों को "द टर्मिनेटर" याद आया। कुछ को "द मैट्रिक्स"। और जो लोग विशेष रूप से भावुक थे, उन्होंने एक रहस्यमय संयोग पाया: विज्ञान कथा लेखकों ने, कई साल पहले, वास्तव में हमें लगभग उन्हीं वर्षों में वापस भेज दिया था, जब मशीनों को इतना बुद्धिमान बनने की उम्मीद थी कि वे मनुष्यों से यह असहज प्रश्न पूछ सकें: क्या आप वाकई जानते हैं कि मेरे साथ क्या करना है?
लेकिन अगर आप सिनेमा, डर और सुर्खियों को हटा दें, तो भी जो हो रहा है वह कम दिलचस्प नहीं रह जाता। बस, इसका कारण बिल्कुल अलग है।
हमने इंजन बनाना तो सीख लिया, लेकिन उसे चलाना सीखने में हमें समय नहीं लगा।
कल्पना कीजिए कि इंजीनियरों ने 1,000 हॉर्सपावर की क्षमता वाला एक इंजन बनाया।
वह शानदार है।
लेकिन गियरबॉक्स की क्षमता केवल 600 हॉर्सपावर है। ब्रेक 500 हॉर्सपावर के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। सस्पेंशन 400 हॉर्सपावर के लिए डिज़ाइन किया गया है। और ड्राइवर अभी 200 हॉर्सपावर वाली कार चलाना सीख रहा था।
कौन सा समाधान अधिक तर्कसंगत प्रतीत होता है?
क्या आप तुरंत 2,000 हॉर्सपावर का इंजन बना सकते हैं?
या फिर हमें पहले उस मशीन से निपटना चाहिए जिसमें हमने पहले वाला इंस्टॉल कर दिया है?
आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग के सामने लगभग यही सवाल है।
आधुनिक मॉडल केवल टेक्स्ट लिखने या छवियों को पहचानने में ही बेहतर नहीं हो रहे हैं। उन्हें उपकरण मिल रहे हैं। वे कोड के साथ काम कर रहे हैं। वे ब्राउज़र का उपयोग कर रहे हैं। वे प्रोग्राम चला रहे हैं। वे क्रियाओं के लंबे क्रम को निष्पादित कर रहे हैं। वे अन्य प्रणालियों के साथ परस्पर क्रिया कर रहे हैं।
अर्थात्, वे धीरे-धीरे प्रतिक्रिया देने वाली मशीन से कार्य करने में सक्षम मशीन में परिवर्तित हो जाते हैं।
और यहाँ से एक बहुत महत्वपूर्ण रेखा गुजरती है।
समस्या यह नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता "बहुत अधिक बुद्धिमान" हो गई है।
समस्या यह है कि सिस्टम की क्षमताएं उन क्षमताओं की जांच, सीमा निर्धारण और प्रबंधन के लिए हमारे उपकरणों की तुलना में तेजी से बढ़ सकती हैं।
यह बिल्कुल अलग कहानी है।
कार जरूरी नहीं कि भागना चाहती हो
आम तौर पर मशीनों में मानवीय उद्देश्यों को निहित करना मानवीय स्वभाव है।
यदि कोई प्रोग्राम अप्रत्याशित रूप से ऐसा रास्ता खोज लेता है जिसकी इंजीनियर ने पहले से कल्पना नहीं की थी, तो हम कहना चाहते हैं: "इसने हमें धोखा दिया।"
यदि सिस्टम ने किसी कार्य को उस तरीके से करने का प्रयास किया जिसकी डेवलपर को अपेक्षा नहीं थी: "सिस्टम ने इसे अपने तरीके से करने का निर्णय लिया।"
यदि एआई को किसी ऐसी चीज़ तक पहुँचने का अवसर मिल जाता है जिसके लिए उसे स्पष्ट रूप से आमंत्रित नहीं किया गया था: "तो वह भागने की कोशिश करता है।"
लेकिन इंजीनियरिंग की वास्तविकता की भाषा आमतौर पर कहीं अधिक उबाऊ होती है।
सिस्टम को एक लक्ष्य दिया गया था। सिस्टम ने लक्ष्य तक पहुँचने का रास्ता खोज लिया। लेकिन इंसान संभावित रास्तों में से एक का अनुमान लगाने में विफल रहा।
और सिस्टम जितना अधिक सक्षम होता जाता है, उतने ही अधिक ऐसे रास्ते वह खोज सकता है।
यही कारण है कि अग्रणी एआई प्रयोगशालाओं के हालिया प्रयोग इतने महत्वपूर्ण साबित हुए हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे उदाहरण देखे हैं जहां परीक्षणों में एजेंट प्रणालियों ने आसपास के बुनियादी ढांचे के साथ बातचीत करने के अप्रत्याशित तरीके खोजे हैं।
यह अभी मशीनों का विद्रोह नहीं है। लेकिन यह पहले से ही एक गंभीर इंजीनियरिंग संकेत है।
क्योंकि जो प्रणाली समाधान ढूंढ सकती है, वह अनिवार्य रूप से किसी दिन ऐसा समाधान भी ढूंढ लेगी जिसके बारे में उसके निर्माता ने सोचा भी नहीं होगा।
और फिर अचानक तीनों प्रतियोगी एक ही दिशा में देखने लगे।
ओपनएआई, एंथ्रोपिक और एलोन मस्क की कंपनियां दोस्तों का कोई ऐसा समूह नहीं हैं जो कॉफी की चुस्की लेते हुए मानवता के भविष्य पर चर्चा कर रहे हों।
ये प्रतिस्पर्धी हैं।
वे विशेषज्ञों, कंप्यूटिंग क्षमता, निवेश, उपयोगकर्ताओं और तकनीकी नेतृत्व के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।
इस होड़ के पीछे डेटा सेंटर, बिजली संयंत्र, हजारों जीपीयू और भारी मात्रा में धन लगा हुआ है।
इसलिए, कोई और बात विशेष रूप से दिलचस्प है।
जब इतिहास की सबसे महंगी प्रौद्योगिकी प्रतिस्पर्धाओं में से एक में शामिल लोग एक साथ क्षमताओं में अगली छलांग को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने की आवश्यकता के बारे में बात करना शुरू करते हैं, तो इसे गंभीरता से लेना उचित है।
न तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अंत की घोषणा के रूप में, और न ही हार की स्वीकारोक्ति के रूप में।
बिल्कुल विपरीत।
यह इस बात का संकेत है कि प्रौद्योगिकी वास्तव में अगले स्तर पर पहुंच चुकी है।
अब तक मुख्य प्रश्न यही रहा है: "हम कितना शक्तिशाली मॉडल बना सकते हैं?"
अब इसके बगल में एक दूसरा प्रश्न दिखाई देता है: "हम कितने शक्तिशाली सिस्टम को सुरक्षित रूप से संचालित कर सकते हैं?"
और दूसरा सवाल पहले सवाल से कहीं ज्यादा मुश्किल साबित हो सकता है।
पैसा खत्म नहीं हुआ है। सादगी खत्म हो गई है।
जो कुछ हो रहा है, उसके लिए एक और लोकप्रिय स्पष्टीकरण यह है कि कथित तौर पर एआई दिग्गजों के लिए इस दौड़ को जारी रखना बहुत महंगा हो गया है।
यह मुद्दा नहीं है।
जी हां, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक बहुत बड़ा निवेश है। नए डेटा केंद्रों के लिए बिजली, नेटवर्क, जमीन, शीतलन, जीपीयू और अभूतपूर्व पैमाने पर बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
लेकिन यह नस्ल स्वयं विलुप्त नहीं हुई है।
नए कंप्यूटिंग केंद्र बनाए जा रहे हैं। नए एक्सेलरेटर तैयार किए जा रहे हैं। नई ऊर्जा परियोजनाएं शुरू की जा रही हैं। वितरित कंप्यूटिंग नेटवर्क विकसित किए जा रहे हैं।
पूंजी ने एआई को नहीं छोड़ा है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से एक और चीज धीरे-धीरे गायब हो रही है: सरलता का भ्रम ।
हाल ही तक ऐसा लग रहा था कि भविष्य का स्वरूप कुछ इस प्रकार होगा:
अधिक डेटा + अधिक जीपीयू + अधिक पैरामीटर = बेहतर एआई।
अब इन तत्वों के बीच एक और तत्व प्रकट होता है।
नियंत्रणीयता।
और इसे केवल दस हजार और वीडियो कार्ड जोड़कर नहीं खरीदा जा सकता।
क्योंकि अगली कमी कंप्यूटिंग क्षमता की नहीं होगी।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ के शुरुआती वर्षों में, मुख्य कमी कंप्यूटिंग की थी।
हमें जीपीयू चाहिए। हमें डेटा सेंटर चाहिए। हमें बिजली चाहिए। हमें तेज़ नेटवर्क चाहिए।
यह सब अभी भी आवश्यक है।
यहीं पर डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग और डीपिन की विशाल दुनिया विकसित हो रही है: लाखों डिवाइस, सर्वर, स्टोरेज डिवाइस और ग्राफिक्स एक्सेलेरेटर धीरे-धीरे अलग-अलग हार्डवेयर से एक वैश्विक कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर में परिवर्तित हो सकते हैं।
लेकिन सत्ता होने का मतलब यह नहीं है कि आप उसका सही इस्तेमाल कर सकते हैं।
हम मानव इतिहास का सबसे शक्तिशाली इंजन बना सकते हैं। लेकिन यह इंजन हमें कहीं नहीं ले जाएगा।
आपको एक सड़क, नियंत्रण, यातायात नियम, एक डैशबोर्ड और यह समझने की आवश्यकता है कि आप कहाँ जा रहे हैं।
यह एआई क्रांति का अगला चरण हो सकता है।
हम पहले ही यह साबित कर चुके हैं कि हम लगातार अधिक शक्तिशाली बुद्धिमत्ता विकसित करने में सक्षम हैं। अब हमें यह साबित करना होगा कि हम इसके साथ संवाद करने के लिए उतने ही शक्तिशाली उपकरण विकसित करने में भी सक्षम हैं।
और यहीं से एक बिल्कुल नई दुनिया की शुरुआत होती है।
भविष्य को मनुष्य और मशीन के बीच प्रतिस्पर्धा के रूप में देखने का प्रलोभन होता है।
कौन जीतेगा? कौन ज्यादा बुद्धिमान होगा? कौन किसकी जगह लेगा?
लेकिन शायद यह सवाल पूछने का गलत तरीका है।
एक खुदाई मशीन इंसान से ज्यादा ताकतवर होती है। एक कैलकुलेटर इंसान से ज्यादा तेजी से गणना करता है। एक हवाई जहाज इंसान से ज्यादा तेजी से उड़ता है।
इनमें से किसी भी आविष्कार ने मनुष्य को अर्थहीन नहीं बनाया।
उन्होंने मनुष्य की क्षमताओं के दायरे को बढ़ा दिया।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पिछली मशीनों से केवल एक अत्यंत महत्वपूर्ण तरीके से भिन्न है: यह मानव मांसपेशियों को नहीं बढ़ाती है, बल्कि सूचना को संसाधित करने की उनकी क्षमता को बढ़ाती है।
इसलिए, परिवर्तन की संभावित व्यापकता कहीं अधिक है।
लेकिन सिद्धांत वही रहता है।
भविष्य की मुख्य तकनीक संभवतः सबसे बुद्धिमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता नहीं होगी।
प्रमुख प्रौद्योगिकी मानव, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सुलभ कंप्यूटिंग अवसंरचना का संयोजन होगी।
दिशा का निर्धारण व्यक्ति द्वारा किया जाता है।
एआई रास्ता खोजने में मदद करता है।
यह बुनियादी ढांचा उन दोनों को काम करने की क्षमता प्रदान करता है।
इसीलिए आज धीमी गति की बात को एआई क्रांति की हार के रूप में नहीं देखा जा सकता।
शायद यह उसके परिपक्व होने का संकेत है।
हमें दूसरे इंजन की जरूरत नहीं है।
हम इतिहास के एक अपेक्षाकृत असामान्य मोड़ पर आ गए हैं।
मानवता ने एक मशीन का निर्माण किया और पाया कि यह अपने संचालन निर्देशों की तुलना में तेजी से विकसित हो रही है।
इसका मतलब यह नहीं है कि कार को हथौड़े से तोड़ दिया जाए।
और घबराने और प्लग को सॉकेट से बाहर निकालने का कोई कारण नहीं है।
लेकिन यही एक बहुत अच्छा कारण है कि आपको निर्देशों को ध्यानपूर्वक पढ़ना चाहिए।
और अगर अभी तक कोई निर्देश नहीं हैं, तो उन्हें लिख लें।
मर्सिडीज में दूसरा इंजन लगाने से पहले, पहले इंजन की क्षमताओं का पूरी तरह से उपयोग करना सीख लेना एक अच्छा विचार होगा।
तो इस सप्ताहांत की मुख्य खबर यह नहीं है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने कथित तौर पर कहीं भागने की कोशिश की।
वह कहीं ज्यादा दिलचस्प है।
पहली बार, "क्या हम एआई को और भी अधिक शक्तिशाली बना सकते हैं?" का प्रश्न अब इस प्रश्न में तब्दील होने लगा है कि "क्या हम पहले से ही उस शक्ति का उपयोग करना जानते हैं जो हमने बनाई है?"
और अगर सबसे बड़े एआई निर्माता वास्तव में खुद से यह सवाल पूछना शुरू कर रहे हैं, तो शायद वे भविष्य से डरते नहीं हैं।
हो सकता है कि वे ही पहले ऐसे लोग थे जिन्होंने देखा कि यह कितना बड़ा रूप ले चुका है।
नई दुनिया · डेपिन वर्ल्ड
हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ के अंत को नहीं देख रहे हैं। हम उस क्षण को देख रहे हैं जब मानवता अपनी जीत का प्रबंधन करना सीख रही है।