AI की प्रगति और सिफारिशें

जब ट्यूरिंग टेस्ट की लोकप्रिय धारणा सामने आई, तो हम में से कई लोगों को यह थोड़ा अजीब लगा कि रोज़मर्रा की ज़िंदगी वैसे ही चलती रही.यह एक ऐसा मील का पत्थर था जिसके बारे में लोग दशकों से बात कर रहे थे.यह असंभव लग रहा था, फिर अचानक यह करीब लगने लगा, और फिर अचानक हम इसके दूसरी तरफ पहुँच गए.हमें कुछ बेहतरीन नए प्रॉडक्ट्स मिले, और दुनिया में ज्यादा बदलाव नहीं आया, भले ही कंप्यूटर अब बातचीत कर सकते हैं और कठिन समस्याओं पर सोच सकते हैं.

दुनिया का ज्यादातर हिस्सा अभी भी AI को चैटबॉट्स और बेहतर सर्च के रूप में देखता है, लेकिन आज हमारे पास ऐसे सिस्टम हैं जो हमारी सबसे चुनौतीपूर्ण बौद्धिक प्रतियोगिताओं में सबसे स्मार्ट इंसानों को भी पीछे छोड़ सकते हैं.हालाँकि AI सिस्टम अभी भी अस्थिर हैं और गंभीर कमजोरियों का सामना करते हैं, लेकिन जो सिस्टम ऐसे कठिन समस्याओं को हल कर सकते हैं, वे AI रिसर्चर तक पहुँचने में 20% की बजाय 80% की दूरी तय करने जैसा महसूस होते हैं.ज्यादातर लोग AI का उपयोग जिस तरह कर रहे हैं और AI वर्तमान में जो करने में सक्षम है, उसके बीच की खाई बहुत बड़ी है.

ऐसे AI सिस्टम जो नया ज्ञान खोज सकते हैं—चाहे स्वतंत्र रूप से या लोगों को अधिक प्रभावी बनाकर—दुनिया पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने की संभावना रखते हैं.

केवल कुछ सालों में, AI उन कार्यों को करने में सक्षम हो गया है (विशेषकर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के क्षेत्र में) जो कोई व्यक्ति कुछ सेकंड में कर सकता था, अब ऐसे कार्य भी कर सकता है जिनमें किसी व्यक्ति को एक घंटे से अधिक समय लगता है.हमें उम्मीद है कि जल्द ही ऐसे सिस्टम होंगे जो ऐसे कार्य कर सकेंगे जिनमें किसी व्यक्ति को दिन या हफ्तों लगते हैं; लेकिन ऐसे सिस्टम के बारे में सोचने का तरीका हम नहीं जानते जो ऐसे कार्य कर सकें जिनमें किसी व्यक्ति को सदियाँ लगतीं.

साथ ही, किसी दिए गए स्तर की बुद्धिमत्ता की प्रति यूनिट लागत तेजी से कम हुई है; पिछले कुछ वर्षों में सालाना 40x एक उचित अनुमान है! 

2026 में, हमें उम्मीद है कि AI बहुत छोटे खोज करने में सक्षम होगा.2028 और उसके बाद, हमें काफी भरोसा है कि हमारे पास ऐसे सिस्टम होंगे जो अधिक महत्वपूर्ण खोज कर सकेंगे (हालाँकि हम निश्चित रूप से गलत हो सकते हैं, लेकिन हमारे शोध की प्रगति यही संकेत देती है).

हम लंबे समय से महसूस कर रहे हैं कि AI की प्रगति आश्चर्यजनक तरीकों से होती है, और समाज इस तकनीक के साथ सह-विकास के तरीके ढूंढ लेता है.हालांकि हमें अगले कुछ वर्षों में AI क्षमताओं में तेज़ और महत्वपूर्ण प्रगति की उम्मीद है, हम यह भी उम्मीद करते हैं कि रोज़मर्रा की ज़िंदगी फिर भी आश्चर्यजनक रूप से स्थिर लगेगी; बेहतर टूल्स के बावजूद हमारी जीवनशैली में काफी स्थिरता है.

विशेष रूप से, हमें उम्मीद है कि भविष्य नई और संभवतः बेहतर तरीके प्रदान करेगा ताकि लोग एक संतोषजनक जीवन जी सकें, और आज की तुलना में अधिक लोग ऐसा जीवन अनुभव कर सकें.यह सच है कि काम अलग होगा, आर्थिक बदलाव कुछ तरीकों से बहुत कठिन हो सकता है, और यह भी संभव है कि मूलभूत सामाजिक-आर्थिक समझौते को बदलना पड़े.लेकिन एक ऐसी दुनिया में जहाँ संसाधन व्यापक रूप से वितरित हों, लोगों का जीवन आज की तुलना में कहीं बेहतर हो सकता है.

AI सिस्टम लोगों को उनकी सेहत समझने में मदद करेंगे, मटेरियल साइंस, दवा विकास और जलवायु मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में प्रगति को तेज़ करेंगे, और दुनिया भर के छात्रों के लिए व्यक्तिगत शिक्षा तक पहुँच बढ़ाएंगे.इस तरह के ठोस लाभ दिखाने से एक साझा दृष्टि बनती है कि AI केवल जीवन को अधिक कुशल बनाने के बजाय इसे बेहतर भी बना सकता है.

OpenAI सुरक्षा के लिए गहराई से प्रतिबद्ध⁠ है, जिसे हम इस रूप में मानते हैं कि AI के नकारात्मक प्रभावों को कम करके इसके सकारात्मक प्रभावों को सक्षम करना.हालांकि संभावित लाभ बहुत अधिक हैं, हम सुपरइंटेलीजेंट सिस्टम के जोखिमों को संभावित रूप से विनाशकारी मानते हैं और मानते हैं कि अनुभवजन्य⁠ अध्ययन⁠ सुरक्षा⁠ और संरेखण⁠ वैश्विक निर्णयों में मदद कर सकते हैं, जैसे कि जब हम खुद को पुनरावृत्त आत्म-सुधार में सक्षम सिस्टम के करीब पहुंच जाते हैं, तो क्या इन प्रणालियों का अधिक सावधानी से अध्ययन करने के लिए पूरे क्षेत्र का विकास धीमा होना चाहिए.स्पष्ट रूप से, किसी को भी सुपरइंटेलिजेंट सिस्टम्स को तैनात नहीं करना चाहिए जब तक कि उन्हें मजबूती से एलाइन और कंट्रोल करने में सक्षम न हों, और इसके लिए और तकनीकी काम की आवश्यकता है. 

यहाँ कुछ बातें हैं जो हमें लगता है कि AI के साथ एक सकारात्मक भविष्य हासिल करने में मदद कर सकती हैं:

हमें लगता है कि फ्रंटियर लैब्स को साझा सुरक्षा सिद्धांतों पर सहमत होना चाहिए और सुरक्षा शोध साझा⁠ करना चाहिए, नए जोखिमों के बारे में सीखना, रेस डायनामिक्स को कम करने के तरीके, और भी बहुत कुछ.हम कल्पना कर सकते हैं कि फ्रंटियर लैब्स द्वारा AI कंट्रोल मूल्यांकनों के लिए कुछ मानकों पर सहमत होना काफी मददगार हो सकता है.

समाज ने बिल्डिंग कोड्स और फायर स्टैंडर्ड्स स्थापित करने के लिए इसी तरह की प्रक्रिया से गुज़रा, जिसने अनगिनत जानें बचाई हैं.

AI के बारे में दो तरह के विचारधाराएँ हैं.एक यह है कि AI “सामान्य तकनीक” की तरह है, यानी यह पिछली तकनीकी क्रांतियों की तरह प्रगति करेगा, जैसे प्रिंटिंग प्रेस से लेकर इंटरनेट तक.चीज़ें इस तरह से घटेंगी कि लोगों और समाज को अनुकूलित होने का मौका मिलेगा, और पारंपरिक सार्वजनिक नीति के उपकरण काम करेंगे.हमें ऐसे विचारों को प्राथमिकता देनी होगी जैसे नवाचार को बढ़ावा देना, AI के साथ बातचीत की प्राइवेसी की सुरक्षा करना, और शक्तिशाली सिस्टम्स के गलत उपयोग के खिलाफ रक्षा करना, और इसके लिए संघीय सरकार के साथ साझेदारी करना.

हमारा मानना है कि आज के स्तर की AI लगभग इसी स्थिति में है, और इसे हर जगह फैलाना चाहिए, जिसका मतलब है कि ज्यादातर डेवलपर्स और ओपन-सोर्स मॉडल, और आज की तकनीक की लगभग सभी तैनातियाँ, मौजूदा नियमों की तुलना में न्यूनतम अतिरिक्त नियामक बोझ के साथ होनी चाहिए.इसे निश्चित रूप से 50 राज्यों के अलग-अलग नियमों के जाल का सामना नहीं करना चाहिए.

दूसरा यह है कि सुपरइंटेलिजेंस ऐसे तरीकों और गति से विकसित और फैलती है जिसे मानवता ने पहले कभी नहीं देखा.यहाँ, हमें ऊपर बताए गए अधिकांश काम करने चाहिए, लेकिन हमें और अधिक नवाचारी होने की भी आवश्यकता होगी.यदि यह धारणा है कि समाज के लिए इस तरह की चीज़ों को “सामान्य तरीके” से अपनाना कठिन होगा, तो हमें यह भी उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि सामान्य नियम बहुत मदद कर पाएंगे.इस स्थिति में, हमें संभवतः कई देशों की कार्यकारी शाखा और संबंधित एजेंसियों (जैसे विभिन्न सुरक्षा संस्थान) के साथ घनिष्ठ रूप से काम करने की आवश्यकता होगी, ताकि अच्छे समन्वय के साथ काम किया जा सके, विशेष रूप से ऐसे क्षेत्रों में जैसे कि बायोटेररिज़्म में AI के उपयोग को कम करना (और बायोटेररिज़्म का पता लगाने और रोकने के लिए AI का उपयोग करना) और सेल्फ-इम्प्रूविंग AI के निहितार्थ.

सबसे महत्वपूर्ण बात यह होनी चाहिए कि सार्वजनिक संस्थानों के प्रति जवाबदेही हो, लेकिन वहाँ पहुँचने का तरीका अतीत से अलग हो सकता है.

किसी भी स्थिति में, एक AI रेज़िलिएंस इकोसिस्टम का निर्माण आवश्यक होगा.जब इंटरनेट आया, हमने इसे किसी एक नीति या कंपनी से सुरक्षित नहीं किया—हमने साइबरसिक्योरिटी का पूरा क्षेत्र बनाया: सॉफ़्टवेयर, एन्क्रिप्शन प्रोटोकॉल, मानक, मॉनिटरिंग सिस्टम, इमरजेंसी रिस्पॉन्स टीम आदि.उस इकोसिस्टम ने जोखिम को पूरी तरह से खत्म नहीं किया, लेकिन इसे उस स्तर तक कम किया जिसे समाज सहन कर सकता था, जिससे लोगों को डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर पर भरोसा करने और अपने जीवन और अर्थव्यवस्था का निर्माण करने में सक्षम बनाया.हमें AI के लिए भी कुछ समान चाहिए, और इसे प्रोत्साहित करने के लिए औद्योगिक नीति को बढ़ावा देने में राष्ट्रीय सरकारों की महत्वपूर्ण भूमिका है.

यह समझना कि AI दुनिया पर वास्तविक रूप से कैसे प्रभाव डाल रहा है, इस तकनीक को सकारात्मक प्रभाव की दिशा में मार्गदर्शन करना आसान बनाता है.भविष्यवाणी करना कठिन है: उदाहरण के लिए, नौकरियों पर AI का प्रभाव अनुमान लगाना मुश्किल रहा है, आंशिक रूप से इसलिए कि आज के AI की ताकत और कमजोरियाँ इंसानों से बहुत अलग हैं.व्यावहारिक रूप में क्या हो रहा है, इसे मापना बहुत जानकारीपूर्ण साबित हो सकता है.

हमारा मानना है कि वयस्कों को समाज द्वारा परिभाषित व्यापक सीमाओं के भीतर अपने तरीके से AI का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए.हमें उम्मीद है कि आने वाले वर्षों में उन्नत AI तक पहुँच एक बुनियादी सुविधा होगी—बिजली, स्वच्छ पानी या भोजन के बराबर.आखिरकार, हमारा मानना है कि समाज को इन टूल्स को हर किसी तक पहुँचाने का समर्थन करना चाहिए, और हमारा मुख्य लक्ष्य लोगों को उनके उद्देश्य पूरे करने के लिए सशक्त बनाना होना चाहिए.