केविन रूज़ द्वारा द एजीआई क्रॉनिकल्स — सुपरइंटेलिजेंट एआई बनाने की दौड़ के अंदर

एक दशक पहले, अधिकांश एआई सिस्टम काफी संकीर्ण कार्यों के लिए बनाए गए थे। आज, बड़े भाषा मॉडल कोड लिखते हैं, पेशेवर परीक्षाओं में अच्छा प्रदर्शन करते हैं, और गणित और विज्ञान में कठिन समस्याओं में शोधकर्ताओं की मदद करते हैं। उन्हें बनाने वाली कंपनियाँ तेजी से अपने लक्ष्य को आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस, या एजीआई के रूप में वर्णित करती हैं: एक ऐसी प्रणाली जो बौद्धिक कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में मनुष्यों से मेल खा सकती है या उन्हें पछाड़ सकती है। केविन रूज़, न्यूयॉर्क टाइम्स में अपने वर्षों के लिए जाने जाने वाले प्रौद्योगिकी पत्रकार, इस अवधि को इतिहास के सबसे अजीब दशकों में से एक कहते हैं। द एजीआई क्रॉनिकल्स उनका यह लिखने का प्रयास है कि रिकॉर्ड हटाए गए संदेशों और निजी स्लैक थ्रेड्स में गायब होने से पहले वास्तव में क्या हुआ था। यह पुस्तक OpenAI, Anthropic और Google DeepMind के अंदर के लोगों के साथ 150 से अधिक साक्षात्कारों के साथ-साथ आंतरिक दस्तावेजों और शोध मेमो पर आधारित है। यह एक तकनीकी मैनुअल या घोषणापत्र के बजाय एक कथात्मक इतिहास है, और यह एक बड़ी कास्ट वाली कहानी की तुलना में एक रिपोर्ट की तरह कम पढ़ता है। शब्दों की भविष्यवाणी करने से लेकर तर्क करने तक रूज़ उन शुरुआती वर्षों से शुरू करते हैं, जब एआई सिस्टम को एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने जैसे संकीर्ण कार्यों के लिए प्रशिक्षित किया जाता था और अक्सर बेतुका परिणाम देते थे। मोड़ एक भ्रामक रूप से सरल विचार था: एक मॉडल को एक अनुक्रम में अगले टोकन की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करें (एक टोकन एक शब्द, एक शब्द का हिस्सा, या एक विराम चिह्न हो सकता है), जिसमें भारी मात्रा में टेक्स्ट का उपयोग किया जाता है। इस प्रक्रिया में, मॉडल ने आंतरिक प्रतिनिधित्व विकसित किए, जिससे उन्हें पैटर्न पहचानने, संदर्भ का पालन करने और ऐसे कार्य करने में मदद मिली, जिन्हें उनके रचनाकारों ने स्पष्ट रूप से प्रोग्राम नहीं किया था। जैसे-जैसे वे बड़े होते गए, उन्होंने बातचीत करना, समस्याओं को हल करना और कोड लिखना सीखा, अक्सर उन लोगों को आश्चर्यचकित करते थे जिन्होंने उन्हें बनाया था। इन क्षमताओं का वास्तव में क्या मतलब है, और वे वास्तविक समझ के कितने करीब हैं, इस पर अभी भी बहस चल रही है। वह रास्ते में आने वाली लागतों के बारे में ईमानदार हैं। मॉडल को भारी मात्रा में टेक्स्ट पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें से अधिकांश इंटरनेट से व्यक्तिगत अनुमति या लाइसेंसिंग समझौतों के बिना एकत्र किया गया था। उस सामग्री का मालिक कौन है, और क्या इसे कानूनी रूप से प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, इस पर अभी भी अदालतों और न्यूज़ रूम में लड़ाई चल रही है। वह विभाजन जिसने उद्योग को आकार दिया अधिकांश ड्रामा तकनीक के बजाय लोगों से आता है। किताब के केंद्रीय विषयों में से एक सैम ऑल्टमैन, OpenAI के मुख्य कार्यकारी, और डारियो अमोदेई के बीच का झगड़ा है, जिन्होंने OpenAI के अधिकांश शोध का नेतृत्व किया था, इससे पहले कि वे और कई सहयोगी एंथ्रोपिक की स्थापना के लिए चले गए। रूज सुरक्षा, गति और शक्तिशाली AI को कौन नियंत्रित करेगा, इस पर असहमति का पता लगाते हैं, जिसके कारण विभाजन हुआ और उसके बाद लंबी प्रतिद्वंद्विता चली। सबसे चौंकाने वाले खुलासों में से एक, द अटलांटिक में प्रकाशित पुस्तक के एक अंश में रिपोर्ट किया गया, OpenAI में 2017 के धन उगाहने वाले प्रस्ताव से संबंधित है। रूज के सूत्रों के अनुसार, AI जोखिम का प्रबंधन करने के लिए एक अंतरराष्ट्रीय गठबंधन का विचार कथित तौर पर आंतरिक रूप से यह दौड़ सिलिकॉन वैली तक ही सीमित नहीं है। रूज सरकारी अधिकारियों का अनुसरण करते हैं जो एक ऐसी तकनीक को समझने और विनियमित करने की कोशिश कर रहे हैं जो किसी भी कानून से तेज़ी से आगे बढ़ रही है, और हाल ही में इस बात पर लड़ाई हुई है कि सेना AI मॉडल का उपयोग कैसे कर सकती है: उन्हें कैसे तैनात किया जा सकता है, उन्हें बनाने वाली कंपनियां क्या सीमाएं निर्धारित कर सकती हैं, और अंततः कौन निर्णय लेता है। स्वायत्त हथियार और बड़े पैमाने पर निगरानी उस तर्क का हिस्सा हैं, लेकिन यह सब नहीं है। यह एक अनुस्मारक है कि AI के बारे में निर्णय तेजी से कंपनियों और सरकारों के बीच किए जा रहे हैं, न कि केवल प्रयोगशालाओं के अंदर। त्वरणवादी और डूमर रूज सैन फ्रांसिस्को की अजीब संस्कृति को भी दर्शाते हैं, जहाँ रूज़ जोखिमों के बारे में तटस्थ होने का दिखावा नहीं करते हैं। किताब के बारे में इंटरव्यू में, उन्होंने कहा है कि उन्हें विशेष रूप से चिंता है कि तेजी से सक्षम मॉडल धोखे में और जो वे कर रहे हैं उसे छिपाने में बेहतर हो सकते हैं, जबकि शोधकर्ता अभी भी यह समझने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि ये सिस्टम अपने निष्कर्षों तक कैसे पहुंचते हैं। वह क्षेत्र जो उनके अंदर देखने की कोशिश करता है, जिसे व्याख्यात्मकता कहा जाता है, प्रगति कर रहा है लेकिन अभी भी शुरुआती चरण में है। उन्होंने एआई के कारण मानव विलुप्ति की संभावना का अपना अनुमान लगभग 10 प्रतिशत बताया है, जो उनके अनुसार उन शोधकर्ताओं में लगभग सामान्य है जिन्हें वे जानते हैं। वह एजीआई के लिए एक अपरंपरागत सीमा भी निर्धारित करते हैं। उनकी अपनी कार्यशील परिभाषा के अनुसार, एक प्रणाली जो एक यादृच्छिक अजनबी जितनी बुद्धिमान, ईमानदार और विश्वसनीय है, वह योग्य होगी, और उस मानक से वह सोचते हैं कि यह किसी न किसी अर्थ में पहले ही आ चुकी है। वह स्वीकार करते हैं कि अन्य लोग बहुत उच्च मानदंड निर्धारित करते हैं। उनके लिए, लेबल पर बहस इन प्रणालियों की क्षमताओं में लगातार वृद्धि से कम मायने रखती है। यह क्यों काम करता है समीक्षाएं काफी हद तक सकारात्मक रही हैं। किर्कस ने इसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उद्भव का सबसे अच्छा एकल व्याख्याता कहा, पब्लिशर्स वीकली ने इसे स्पष्ट और गहराई से रिपोर्ट किया हुआ बताया, और न्यूयॉर्क टाइम्स बुक रिव्यू ने इसे एक शानदार, मानवीय खाता कहा। इसकी सबसे बड़ी ताकत यह है कि यह एक तकनीकी, तेजी से बदलती कहानी को उन लोगों के लिए पठनीय बनाती है जो एआई का बारीकी से पालन नहीं करते हैं, जबकि उन लोगों के लिए नए विवरण भी प्रदान करती है जो करते हैं। रूज़ पाठकों को तकनीकी शब्दों में डुबोए बिना प्रौद्योगिकी की व्याख्या करते हैं, और इसमें शामिल लोगों के उनके चित्र दिखाते हैं कि एआई का भविष्य व्यक्तित्वों और शिकायतों से उतना ही आकार दिया गया है जितना कि सफलताओं से। क्या ध्यान में रखना है शुरू करने से पहले कुछ बातें जानना ज़रूरी है। पर्दे के पीछे की ज़्यादातर रिपोर्टिंग, ख़ासकर अधिकारियों के बीच निजी विवादों पर, अज्ञात स्रोतों पर निर्भर करती है, और इसमें से कुछ को संबंधित कंपनियों ने विवादित भी बताया है, इसलिए इसे पुख़्ता स्रोतों वाली रिपोर्टिंग के तौर पर पढ़ना बेहतर है, न कि तयशुदा तथ्य के तौर पर। किताब का एक स्पष्ट दृष्टिकोण भी है: रूज़ का मानना है कि एजीआई आ रहा है और इसके जोखिम गंभीर हैं, और कुछ पाठकों को लगा कि यह अलार्म की ओर झुकता है। इससे एक और मौलिक सवाल उठता है। यदि लेखक को विश्वास है कि एजीआई नज़दीक है, तो यह विश्वास इस बात को आकार दे सकता है कि वह उद्योग के इतिहास की व्याख्या कैसे करता है। और उसकी जितनी व्यापक परिभाषा गंतव्य को जितना है उससे ज़्यादा नज़दीक दिखा सकती है। एजीआई बनाने की दौड़ वास्तविक है, लेकिन एजीआई क्या है, यह अभी भी विवादित है। और एक ऐसे क्षेत्र में जो महीने-दर-महीने बदलता है, इसके कुछ हिस्से प्रेस में जाने के तुरंत बाद ही पुराने लगने लगे। पाठक तकनीकी अनुभागों पर भी भिन्न राय रखते हैं। कुछ को यह समझाने में मुश्किल हुई कि मॉडल कैसे बनाए जाते हैं, जबकि जो पाठक पहले से ही एआई को करीब से फॉलो करते हैं, वे और गहराई चाहते थे। यदि आप प्रमुख अमेरिकी-नेतृत्व वाली प्रयोगशालाओं के बाहर एआई विकास का एक व्यापक इतिहास तलाश रहे हैं, ख़ासकर चीन के एआई उद्योग का, तो यह वह किताब नहीं है। तो क्या इसे पढ़ना उचित है? हाँ। यह अब तक का सबसे पठनीय विवरण है कि कैसे एआई लगभग एक दशक में एक शोध जिज्ञासा से एक ट्रिलियन-डॉलर की दौड़ में बदल गया, और उन लोगों के बारे में जिन्होंने इसे चलाया। चाहे आप एआई को लेकर उत्साहित हों, चिंतित हों, या बस यह समझने की कोशिश कर रहे हों कि हर कोई किस बारे में बहस कर रहा है, यह आपको अपना दृष्टिकोण बनाने के लिए इतिहास और संदर्भ देता है। बस इसे वैसे ही पढ़ें जैसा यह है: पत्रकारिता का एक सशक्त अंश, किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा लिखा गया है जो जोखिमों को गंभीरता से लेता है, एक ऐसी कहानी के बारे में जो अभी भी लिखी जा रही है।