प्रोफेसर यान लेकुन (Yann LeCun), जिन्हें ‘एआई के गॉडफादर’ में से एक माना जाता है, का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) सबसे ज्यादा बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया आइडिया है।
हाल ही में डेवोस में, एआई रिसर्चर्स ने एक गंभीर चेतावनी दी, जिस पर सभी को ध्यान देना चाहिए। उन्होंने कहा कि आज की कई बड़ी कामयाबियों के पीछे जो एआई सिस्टम हैं, वे असल में पूरी तरह सही नहीं हैं।
सबसे अहम बात यह है कि इंडस्ट्री का तेजी से ‘एजेंटिक एआई’ की ओर बढ़ना आगे चलकर नुकसानदायक साबित हो सकता है।
कंप्यूटर साइंटिस्ट ने ChatGPT और इस तरह के मौजूदा बड़े लैंग्वेज मॉडल्स की सीमाओं के बारे में खुलकर बात की। उनका मुख्य दावा एआई इंडस्ट्री के पूरे रास्ते को चुनौती देता है। “हम सिर्फ इन सिस्टम्स को बड़ा या बेहतर बनाकर इंसानी लेवल की इंटेलिजेंस हासिल नहीं कर पाएंगे।”
लेकुन ने कहा, “हम मौजूदा पैराडाइम को बढ़ाकर या बेहतर बनाकर इंसानी लेवल की इंटेलिजेंस या सुपरइंटेलिजेंस हासिल नहीं कर पाएंगे।” “पैराडाइम बदलने की जरूरत है।”
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उनकी सबसे चौंकाने वाली आलोचना इंडस्ट्री के ‘एजेंटिक सिस्टम’ के साथ चल रहे जुनून को टारगेट करती है, ये एआई असिस्टेंट हैं जिन्हें अपने आप एक्शन लेने और काम पूरा करने के लिए डिजाइन किया गया है। उनका तर्क है कि इसके साथ समस्या यह है कि ये सिस्टम बड़े लैंग्वेज मॉडल (LLM) पर बनाए जा रहे हैं जिनमें अपने कामों के नतीजों का अनुमान लगाने की जरूरी क्षमता नहीं है।
लेकुन ने पूछा, “कोई सिस्टम अपने कामों के नतीजों का अनुमान नहीं लगा सकता तो वह कामों का एक सीक्वेंस कैसे प्लान कर सकता है?” “अगर आप इंटेलिजेंट बिहेवियर चाहते हैं, तो आपको एक ऐसे सिस्टम की जरूरत है जो दुनिया में क्या होने वाला है, इसका अनुमान लगा सके और अपने कामों के नतीजों का अनुमान लगा सके।”
उन्होंने एक शानदार उदाहरण के साथ इस कमी को दिखाया। “पहली बार जब आप किसी 10 साल के बच्चे से कोई आसान काम हल करने के लिए कहते हैं, तो वे बिना ट्रेनिंग के ही उसे कर लेंगे। पहले 10 घंटों के अंदर एक 17 साल का बच्चा कार चला लेता है; वे गाड़ी चला सकते हैं। हमारे पास ऑटोनॉमस कारों को ट्रेन करने के लिए लाखों घंटों का ट्रेनिंग डेटा था और हमारे पास अभी भी लेवल-फाइव ऑटोनॉमस ड्राइविंग नहीं है। इससे पता चलता है कि बेसिक आर्किटेक्चर नहीं है।”
असल दुनिया को समझना
मेटा के पूर्व चीफ AI साइंटिस्ट के अनुसार, असल समस्या यह है कि लैंग्वेज मॉडल एक आसान दुनिया में काम करते हैं। उन्होंने समझाया, “असली दुनिया भाषा की दुनिया से कहीं ज्यादा मुश्किल है।” हम भाषा को इंसानी समझ की सबसे बड़ी चीज मान सकते हैं, लेकन कहते हैं कि “टेक्स्ट में अगले शब्द का अंदाजा लगाना उतना मुश्किल नहीं है।”
उन्होंने तर्क दिया कि असली समझ के लिए फिजिकल दुनिया को समझना जरूरी है। “सेंसरी डेटा हाई-डाइमेंशनल, लगातार और शोर वाला होता है और जेनरेटिव आर्किटेक्चर इस तरह के डेटा के साथ काम नहीं करते हैं। LLM जेनरेटिव AI के लिए हम जिस तरह का आर्किटेक्चर इस्तेमाल करते हैं, वह असल दुनिया पर लागू नहीं होता है।”
टेक्निकल सीमाओं के अलावा, लेकन ने उस चीज के बारे में बात की जिसे वह सबसे बड़ा खतरा मानते हैं, वह है कुछ कंपनियों के बीच AI कंट्रोल का एक होना। उन्होंने चेतावनी दी, “AI पर कब्जा और सेंट्रलाइज्ड कंट्रोल सबसे बड़ा खतरा है, क्योंकि यह हमारी सारी जानकारी को बीच में रोक देगा।”
लेकुन पर किलर रोबोट या AI टेकओवर की बातों का कोई असर नहीं पड़ता; इसके बजाय, उनकी चिंता एक ऐसे भविष्य को लेकर है जहां हमारा पूरा डिजिटल डाइट US के वेस्ट कोस्ट या चीन में कुछ मुट्ठी भर प्रोप्राइटरी कंपनियों के AI सिस्टम से चलेगा।
लेकुन ने कहा, “हम डेमोक्रेसी, कल्चरल डायवर्सिटी, लिंग्विस्टिक डायवर्सिटी और वैल्यू सिस्टम की हेल्थ के लिए बड़ी मुश्किल में हैं।” “हमें AI असिस्टेंट की बहुत ज़्यादा डायवर्सिटी वाली आबादी की जरूरत है, ठीक उसी वजह से जैसे हमें प्रेस में डायवर्सिटी की जरूरत है, और यह सिर्फ ओपन सोर्स के साथ ही हो सकता है।”
एआई रिसर्च के लिए इंडस्ट्री का नजरिया
एआई पायनियर ने इंडस्ट्री के ओपन रिसर्च से दूर जाने पर भी अपनी निराशा जाहिर की। उन्होंने बताया, “प्रोग्रेस में सबसे बड़ा फैक्टर कोई खास योगदान नहीं था, बल्कि यह बात थी कि एआई रिसर्च ओपन थी,” उन्होंने बताया कि रिसर्चर कैसे पेपर पब्लिश करेंगे, कोड शेयर करेंगे और मिलकर प्रोग्रेस को तेज करेंगे।
उन्होंने कहा, “पिछले कुछ वर्षों में जो हो रहा है, उससे मुझे निराशा हुई है कि ज्यादा से ज्यादा इंडस्ट्री रिसर्च लैब बंद हो रही हैं,” उन्होंने OpenAI और Anthropic की ओर इशारा करते हुए कहा, “जो कभी खुले नहीं थे, असल में बहुत बंद थे।” यहां तक कि Google और Meta के FAIR जैसे पहले ओपन ऑर्गनाइज़ेशन भी ज्यादा रोक लगाने वाले हो गए हैं।
इस बीच, “इस समय सबसे अच्छे ओपन-सोर्स मॉडल चीन से आते हैं, वे सच में बहुत अच्छे हैं। रिसर्च कम्युनिटी में हर कोई चीनी मॉडल इस्तेमाल कर रहा है।” लेकन का कहना है कि यह बदलाव, एक अहम समय पर पश्चिमी देशों की तरक्की को धीमा कर रहा है।