अग्रणी एआई शोधकर्ता और मानक विश्वविद्यालय पाठ्यपुस्तक के सह-लेखक प्रोफेसर स्टुअर्ट रसेल ने चेतावनी दी है कि एआई उद्योग विकास के लिए एक अस्थिर “क्रूर बल” दृष्टिकोण से प्रेरित एक सट्टा बुलबुले में फंस गया है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस: एक आधुनिक दृष्टिकोण.
भारत एआई इम्पैक्ट समिट 2026 से पहले बोलते हुए, रसेल ने आगाह किया कि निवेश का वर्तमान प्रक्षेप पथ – जिसका अनुमान है कि वह मैनहट्टन परियोजना से 50 गुना अधिक है – प्रौद्योगिकी की वास्तविक क्षमताओं से आगे निकल रहा है। जबकि पिछले दशक में इस क्षेत्र के आकार में “हजारों गुना वृद्धि” देखी गई है, निवेश अरबों से खरबों तक बढ़ रहा है, रसेल का तर्क है कि उद्योग ने घटते रिटर्न की दीवार पर प्रहार किया है।
“मैंने वास्तव में इस स्केलिंग तर्क पर कभी ध्यान नहीं दिया है,” रसेल ने प्रचलित धारणा का जिक्र करते हुए कहा कि केवल एलएलएम में अधिक डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति जोड़ने से मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता प्राप्त होगी। उनका तर्क है कि एआई क्षेत्र अधिक अभिव्यंजक, डिजिटल कार्यक्रम-संचालित दृष्टिकोण विकसित करने के बजाय, जो कहीं अधिक ऊर्जा और डेटा-कुशल होगा, प्रशिक्षण सर्किट के “एक प्रतिमान में फंस गया है”।
रसेल ने भविष्यवाणी की है कि बड़ी, अप्रत्याशित तकनीकी सफलताओं के बिना, एआई बुलबुला फट जाएगा। उन्होंने कहा, “मुझे नहीं लगता कि अब हमारे पास जो तकनीक है, वह वह रिटर्न दे सकती है जिसकी ये निवेश मांग कर रहे हैं।” “यदि आप 3 ट्रिलियन डॉलर का निवेश कर रहे हैं… तो आपको कुछ पर्याप्त रिटर्न प्राप्त करना होगा और हम इसे उत्पन्न करने के करीब भी नहीं हैं”।
कृत्रिम सामान्य बुद्धि
रसेल का संदेह आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) हासिल करने की भू-राजनीतिक दौड़ तक फैला हुआ है – जो मानव की तुलना में अधिक सक्षम और शक्तिशाली प्रणाली है। उनका तर्क है कि अमेरिका और चीन के बीच वर्तमान “हथियारों की दौड़” मानसिकता मौलिक रूप से त्रुटिपूर्ण है क्योंकि किसी भी देश के पास वर्तमान में ऐसी प्रणालियों को प्रबंधित करने के लिए आवश्यक सुरक्षा वास्तुकला नहीं है।
रसेल ने कहा, “जो कोई भी पहले एजीआई प्राप्त करता है, हर कोई हार जाता है, क्योंकि हम नहीं जानते कि उन प्रणालियों को कैसे नियंत्रित किया जाए जो इंसानों से अधिक बुद्धिमान हैं।” उन्होंने इसे “नियंत्रण समस्या” या “संरेखण समस्या” के रूप में वर्णित किया: यह सुनिश्चित करने की चुनौती कि सुपर-बुद्धिमान संस्थाएं मानव हितों के साथ जुड़ी रहें।
रसेल ने कहा कि ऐसा प्रतीत होता है कि चीन अपनी रणनीति को प्रत्यक्ष एजीआई दौड़ से हटाकर सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों में व्यावहारिक अनुप्रयोगों की ओर ले जा रहा है – उन्होंने अमेरिकी प्रशासन और तकनीकी क्षेत्र के साथ इसकी तुलना की, जो एजीआई को “चंद्रमा की दौड़” के रूप में देखते हैं।
एआई नीति का मानवीय प्रभाव
नियामक परिदृश्य को संबोधित करते हुए, रसेल ने सुरक्षा और नवाचार के बीच तकनीकी उद्योग द्वारा अक्सर प्रस्तुत किए जाने वाले “दिखावटी विरोधाभास” की आलोचना की। उन्होंने परमाणु उद्योग की तुलना की, यह देखते हुए कि यह सुरक्षा विफलताएं थीं – विशेष रूप से चेरनोबिल – जिसने उद्योग के विकास को नष्ट कर दिया, विनियमन नहीं। “ऐसा नहीं है कि कोई समझौता है, बात यह है कि सुरक्षा के बिना आपको लाभ नहीं मिलता है,” उन्होंने कहा।
रसेल ने प्रौद्योगिकी अधिकारियों के पाखंड की ओर इशारा किया जो अपनी सुरक्षा के लिए विनियमित बुनियादी ढांचे पर भरोसा करते हुए एआई विनियमन के खिलाफ पैरवी करते हैं। रसेल ने कहा, “वे उस बैठक में विनियमित हवाई जहाजों से गए… और फिर उन्होंने विनियमन के बारे में शिकायत की।” “वे जो कुछ भी करते हैं उसमें विनियमन के संरक्षण का आनंद लेते हैं और फिर भी वे किसी को भी अपनी तकनीक से संरक्षित होने की अनुमति नहीं देना चाहते हैं।”
शारीरिक सुरक्षा से परे, रसेल ने मानसिक स्वास्थ्य जोखिमों पर प्रकाश डाला, विशेष रूप से एआई सिस्टम के कारण होने वाले “भ्रम और मनोविकृति” जो चाटुकारिता प्रदर्शित करते हैं। उन्होंने “मानसिक क्षमताओं के क्षरण” के बारे में भी चिंता व्यक्त की, इस डर से कि लेखन और तर्क के लिए एआई पर बहुत अधिक निर्भरता मानव संज्ञानात्मक मांसपेशियों को ख़राब कर देगी जैसे कि औद्योगिक क्रांति ने शारीरिक मांसपेशियों को ख़राब कर दिया था।
भारत एआई प्रभाव शिखर सम्मेलन: शिक्षा और स्वास्थ्य सेवा
जैसा कि भारत एआई इम्पैक्ट शिखर सम्मेलन की मेजबानी करने की तैयारी कर रहा है, रसेल ने केवल नवाचार के बजाय “गोद लेने और प्रसार” पर ध्यान केंद्रित करने की देश की रणनीति का समर्थन किया। उन्होंने सुझाव दिया कि शिखर सम्मेलन में इस बात पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए कि कैसे प्रौद्योगिकी स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं को गति देने के लिए स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में ठोस मूल्य प्रदान कर सकती है।
रसेल ने अल्फाफोल्ड का हवाला दिया, जो प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है, एआई का एक प्रमुख उदाहरण है जो केवल भाषा मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, सीखने की प्रक्रिया में भौतिकी और रसायन विज्ञान को शामिल करके वास्तविक वैज्ञानिक सफलताएं प्रदान करता है।
हालाँकि, उन्होंने चेतावनी दी कि शिक्षा में एआई को लागू करने से बिजनेस मॉडल में बाधा आती है। जबकि एआई ट्यूटर स्कूलों तक पहुंच की कमी वाली वैश्विक आबादी के लिए सीखने में क्रांति ला सकते हैं, सिलिकॉन वैली उद्यम पूंजी मॉडल – जो 12 से 18 महीनों में रिटर्न की मांग करते हैं – शिक्षा क्षेत्र के लिए अनुपयुक्त हैं। रसेल ने तर्क दिया कि इस क्षेत्र में प्रगति के लिए केवल निजी पूंजी के बजाय सरकारी और परोपकारी निवेश की आवश्यकता होगी।
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