क्या कोई बॉट इस परिचय को लिख सकता है? एआई के इर्द-गिर्द प्रचार ने इस सवाल को सार्वजनिक प्रवचन के केंद्र में धकेल दिया है। चैटजीपीटी जैसे संवादी बॉट्स और स्वचालित छवि जेनरेटर जैसे डीएएल-ई – दोनों ओपनएआई द्वारा निर्मित – हर जगह पॉप-अप हो रहे हैं।
उनकी क्षमता के कुछ आशावादी मामलों के अध्ययन के बावजूद, वर्तमान मॉडल सीमित हैं और वे जो परिणाम उत्पन्न करते हैं, वे बहुत ही दोषपूर्ण हैं। लेकिन इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि एआई के पीछे की तकनीक प्राइम टाइम के लिए तैयार नहीं है। मॉडलों को केवल चेक पर हस्ताक्षर करने वाले इंसानों को एक ठोस कहानी बतानी है – और वे हैं।
Microsoft, जिसने अपना स्वयं का बिंग चैटबॉट विकसित किया है, ने OpenAI में $13 बिलियन का निवेश किया है। शुरुआती स्तर की वेंचर कंपनियों ने पिछले साल अकेले जेनरेटिव एआई में 2.2 बिलियन डॉलर डाले और इस साल सेल्सफोर्स ने अंतरिक्ष में निवेश करने के लिए 250 मिलियन डॉलर के फंड की घोषणा की। सुर्खियाँ और संस्थाएँ समान रूप से AI को काम का भविष्य घोषित कर रही हैं, विशेष रूप से लेखकों और कलाकारों को बदलने के लिए तैयार। यह कि ये बेदम भविष्यवाणियां तकनीक की गुणवत्ता को पीछे छोड़ रही हैं, हमारे सांस्कृतिक क्षण के बारे में बहुत कुछ कहती हैं – और रचनात्मक कार्यों के अवमूल्यन की हमारी लंबी अवधि की प्रवृत्ति।
एआई भविष्य का अनुमानित वादा कुशल और प्रचुर मात्रा में सामग्री है। कार्यालय कर्मचारी अब एक संकेत या क्लिक के साथ संपूर्ण प्रस्तुतीकरण तैयार कर सकते हैं। क्रिएटिव एजेंसियां क्लाइंट अवधारणाओं का मज़ाक उड़ाने के लिए इमेज जेनरेटर का उपयोग कर रही हैं। यहां तक कि साहित्यिक पत्रिकाओं ने भी एआई-जनित सबमिशन के साथ बमबारी किए जाने की सूचना दी है, और हां, संपादक एआई-जनित लेखों और चित्रों पर प्रकाशित हो रहे हैं।
लेकिन एआई मॉडल ने बार-बार साबित किया है कि वे पूर्वाग्रहों को कायम रखते हैं, सांस्कृतिक संदर्भ को गलत समझते हैं और सच बोलने के बजाय आश्वस्त होने को प्राथमिकता देते हैं। वे मनुष्यों द्वारा रचनात्मक कार्य के डेटा सेट पर आकर्षित होते हैं, एक ऐसा दृष्टिकोण जिसे अन्यथा साहित्यिक चोरी या डेटा-खनन का लेबल दिया जा सकता है। और चैटजीपीटी और डीएएल-ई चलाने वाले मॉडल ब्लैक बॉक्स हैं, इसलिए तकनीकी रूप से डेटा की उत्पत्ति का पता नहीं लगाया जा सकता है।
आज, इन और अन्य मॉडलों को “अच्छे” परिणामों के लिए उन्हें प्रशिक्षित करने और फिर अंत में उनके काम की जांच करने के लिए मनुष्यों (अपने स्वयं के पूर्वाग्रहों के साथ) की आवश्यकता होती है। क्योंकि उपकरण पैटर्न-मिलान के लिए बनाए गए हैं, उनके परिणाम अक्सर दोहराए जाने वाले और पतले होते हैं, आविष्कार के बजाय समानता का सौंदर्य।
मानव श्रमिकों को बदलने के लिए प्रोत्साहन, तकनीक की स्लैम-डंक क्षमताओं से नहीं आता है। यह बड़ी और छोटी कंपनियों के वर्षों से उपजा है – विशेष रूप से प्रकाशन, तकनीक और मीडिया में – श्रमिकों पर कम खर्च करने के लिए रचनात्मक कार्यों पर शिकंजा कसना।
आज की वित्तीय मंदी में, यहां तक कि तकनीकी कंपनियां भी बड़े पैमाने पर छंटनी (एआई एथिक्स टीमों को कम करने सहित) के माध्यम से लागत में कटौती कर रही हैं, जबकि एआई टूल्स को फंडिंग और बिक्री कर रही हैं। लेकिन स्थिति उन लेखकों, कलाकारों और संगीतकारों के लिए अधिक विकट है, जो लंबे समय से जीवन यापन के लिए संघर्ष कर रहे हैं।
पिछले दो दशकों में इस देश में लेखकों, संपादकों और चित्रकारों के लिए वेतन स्थिर रहा है। कुछ देशों ने कला को एक सार्वजनिक वस्तु के रूप में मानना शुरू कर दिया है: आयरलैंड कला बनाने के लिए भुगतान करने वाले कलाकारों के साथ प्रयोग कर रहा है, और अन्य देश कला के लिए दर्शकों को सब्सिडी दे रहे हैं। लेकिन अमेरिका में, कला के लिए सार्वजनिक धन अन्य धनी पश्चिमी देशों की तुलना में शर्मनाक रूप से कम है और महामारी के दौरान और भी कम हो गया है। कई कलाकारों को अपने काम के लिए दर्शकों का निर्माण करने और आय अर्जित करने के लिए एक सोशल मीडिया ऐप से दूसरे में माइग्रेट करने की आवश्यकता होती है।
इस बीच, सर्वव्यापी स्ट्रीमिंग सब्सक्रिप्शन और एल्गोरिथम फीड, सबसे अधिक जुड़ाव प्राप्त करने पर अपने लेजर फोकस के साथ, रचनात्मकता को औसत दर्जे के, दोहराव वाले शैलियों के अनंत स्क्रॉल में चपटा कर दिया है – मूल काम के लिए एक अस्थिर मॉडल।
हमेशा सस्ती सामग्री की इस कहानी में ऑटोमेशन अगला अध्याय है। कला का मूल्य कितना कम हो सकता है? जब आप विनिमेय सामग्री इकाइयों को मंथन करने के लिए मशीनों को प्रोग्राम कर सकते हैं तो रचनात्मक श्रमिकों को जीवित मजदूरी का भुगतान क्यों करें?
ठीक है, क्योंकि ये मॉडल मानव रचनात्मक श्रम का विकल्प नहीं हैं। यदि हम दोहराए जाने वाले सांचों से बाहर निकलना चाहते हैं, पूर्वाग्रहों को उजागर करने और नई संभावनाओं का निर्माण करने का प्रयास करते हैं, तो काम मनुष्यों से आना चाहिए।
आउटसोर्सिंग के लिए रचनात्मक कार्य को विगेट्स तक कम करने में खतरा यह है कि हम प्रतिबिंब और पुनरावृत्ति के चरणों को खो देते हैं जो नए कनेक्शन उत्पन्न करते हैं। चैटबॉट्स के पीछे भाषा सीखने के मॉडल को एक एकल, आधिकारिक प्रतिक्रिया देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो दुनिया को उस जानकारी के दायरे में अनुबंधित करता है जिसे वे पहले ही खिला चुके हैं।
दूसरी ओर, मानव मस्तिष्क में पुनरावर्ती प्रसंस्करण की एक अद्वितीय क्षमता होती है जो हमें नियमों के एक सेट से परे विचारों की व्याख्या करने की अनुमति देती है। रचनात्मक प्रक्रिया का प्रत्येक चरण – चाहे कितना भी धीमा, छोटा या उबाऊ हो – एक विस्तृत कार्य है, एक अवधारणा को एक नए स्थान पर ले जाना और आज जो मौजूद है उससे अधिक व्यापक दुनिया की कल्पना करना।
कुछ व्यवसाय और तकनीकी नेताओं के कहने के बावजूद एआई अधिग्रहण अपरिहार्य नहीं है। यह पहला तकनीकी प्रचार चक्र नहीं है, और कुछ नियामक, संघ और कलाकार पहले से ही पीछे हट रहे हैं। क्रिप्टो पतन के मद्देनजर, संघीय व्यापार आयोग ने उभरते तकनीकी क्षेत्रों में प्रवर्तन का समर्थन करने के लिए एक प्रौद्योगिकी कार्यालय की स्थापना की, और एजेंसी ने कई सार्वजनिक चेतावनियां जारी की हैं कि उत्पादों की एआई क्षमताओं के बारे में झूठे दावों को चुनौती दी जाएगी।
राइटर्स गिल्ड ऑफ अमेरिका, जो हड़ताल पर जाने के लिए तैयार है, ने पटकथा-लेखन में एआई के उपयोग के आसपास सुरक्षा और नियामक मानकों का प्रस्ताव दिया है। एसएजी-AFTRA, स्क्रीन अभिनेता और टीवी और रेडियो कर्मचारी संघ ने कहा है कि यदि स्टूडियो अभिनेता के प्रदर्शन का अनुकरण करने के लिए एआई का उपयोग करना चाहते हैं, तो उन्हें संघ के साथ बातचीत करनी होगी। कुछ शोधकर्ता दृश्य कलाकारों के काम को छवि जनरेटर के लिए मॉडल में अवशोषित होने से बचाने के लिए उपकरण बना रहे हैं, और अन्य ने एआई मॉडल में पक्षपात को उजागर करने के लिए ओपन-सोर्स सिस्टम लॉन्च किया है।
लेकिन कार्रवाई के लिए व्यापक आह्वान एक सांस्कृतिक है: यह पहचानना कि रचनात्मक कार्य केवल एक वस्तु या सामग्री नहीं है, बल्कि एक आवश्यक और अत्यधिक कुशल अभ्यास है जो मजबूत धन और समर्थन का हकदार है। रचनात्मकता यह है कि संस्कृति में अर्थ का निर्माण कैसे किया जाता है। यह एक ऐसा कार्य है जो मशीनों द्वारा नहीं किया जा सकता है – और उन्हें बनाने वाली कंपनियों द्वारा नियंत्रित नहीं किया जाना चाहिए। एक बॉट तेजी से इस कहानी का अंत लिखने में सक्षम हो सकता है, लेकिन हमें खुद से पूछना होगा: हमें वास्तव में किसकी आवाज की जरूरत है?
रेबेका एकरमैन ने एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू, स्लेट और अन्य जगहों के लिए तकनीक और संस्कृति के बारे में लिखा है। पहले, उसने Google और Nerd जैसी टेक कंपनियों में एक डिज़ाइनर के रूप में काम कियाडब्ल्यूallet.