सत्या नाडेला ने 'सूचना का विपरीत विरोधाभास' की अवधारणा पेश की और एआई के जोखिमों के बारे में चेतावनी दी

एआई में ज्ञान प्रकट करने के जोखिम

सत्या नाडेला के अनुसार, जैसे-जैसे व्यवसाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करने की जल्दी करते हैं, वे अपना सबसे मूल्यवान निजी ज्ञान खोने का जोखिम उठाते हैं। नाडेला ने रविवार को सोशल मीडिया एक्स पर कहा कि बुद्धिमत्ता को उपयोगी बनाने के लिए, उपयोगकर्ताओं को अपनी गोपनीय जानकारी प्रकट करनी होगी, जिसके लिए उन्हें केवल पैसे से ही नहीं, बल्कि कुछ और भी भुगतान करना होगा।

उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि मॉडल के वांछित प्रदर्शन जितना अधिक होगा, उसे उतनी ही अधिक जानकारी प्रदान करने की आवश्यकता होगी। नाडेला ने अर्थशास्त्री और नोबेल पुरस्कार विजेता केनेथ एरो के 'सूचना विरोधाभास' का हवाला दिया, जो कहता है कि खरीदार जानकारी के प्रकट होने से पहले उसका वास्तविक मूल्य नहीं जानता है, लेकिन प्रकट होने के बाद वह वास्तव में इसे मुफ्त में प्राप्त करता है।

विपरीत विरोधाभास का सार

नाडेला ने समझाया कि एआई ने एक विपरीत समस्या पैदा की है: एआई सिस्टम के काम करने के लिए खरीदारों को अपना गोपनीय ज्ञान प्रकट करना पड़ता है। उन्होंने आगे कहा कि जैसे-जैसे कंपनियां एआई मॉडल का उपयोग करती हैं, सूचना विषमता अधिक स्पष्ट होती जाती है। विक्रेता प्रश्नों, इंटरैक्शन और उपयोग के माध्यम से खरीदार के बारे में अधिक जानता है, जबकि खरीदार को यह पता चलता है कि विक्रेता बदले में क्या सीख रहा है, बहुत कम।

नाडेला ने उल्लेख किया कि एरो के विरोधाभास में पेटेंट एक पहलू का समाधान करते हैं, आविष्कारक को विचार प्रकट करने की अनुमति देते हुए उसे पूरी तरह से सौंपे बिना। हालांकि, नाडेला के अनुसार, 'सूचना का विपरीत विरोधाभास' के लिए अपने स्वयं के समकक्ष की आवश्यकता है।

ज्ञान का अदृश्य रिसाव

यह समस्या केवल डेटा गोपनीयता के पालन से परे है। जैसा कि नाडेला ने समझाया, 'मॉडल अवशेषों पर सीखते हैं: उन प्रश्नों पर जो लोग लिखते हैं, उन उपकरणों पर जिनका एजेंट उपयोग करते हैं, और विशेष रूप से उन सुधारों पर जो लोग तब करते हैं जब मॉडल गलत होता है। प्रत्येक सुधार संस्थागत अनुभव में बदल जाता है। यह ऐसा ज्ञान है जिसे प्रतियोगी कभी नहीं खरीद सकता है, और जो लगभग अगोचर रूप से लीक हो जाता है: एक निशान के बाद एक, एक सुधार के बाद एक, एक मूल्यांकन के बाद एक।'

उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि 'बुद्धिमत्ता का उपभोग करके, आप बुद्धिमत्ता का निर्माण करते हैं। और जो आप बनाते हैं, वह आपका होना चाहिए।' नाडेला ने यह भी तर्क दिया कि हालांकि एआई डेवलपर्स को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने का अधिकार होना चाहिए, वर्तमान अभ्यास जो ग्राहकों को मॉडल के आसवन में सीमित करता है, जबकि प्रदाता ग्राहकों के साथ इंटरैक्शन पर सीख सकते हैं, एकतरफा शिक्षण प्रवाह बनाता है।

आर्थिक परिणाम और समाधान

यदि ऐसी स्थिति बनी रहती है, तो एआई द्वारा उत्पन्न आर्थिक मूल्य तेजी से एआई बुनियादी ढांचे के मालिकों के पास जमा होता रहेगा, न कि उन व्यवसायों के पास जो मूल ज्ञान बनाते हैं। इसलिए, नाडेला के अनुसार, व्यवसायों को अपने मानव और टोकन पूंजी के लिए एक वास्तविक विश्वास सीमा की आवश्यकता है, जहां डेटा, निशान, मूल्यांकन, अनुकूलित भार और संगठन की स्मृति जमा और बेहतर होते हैं।

'सूचना के विपरीत विरोधाभास' का मुकाबला करने के लिए, नाडेला ने एआई को लागू करने वाली कंपनियों के लिए पांच सिद्धांत प्रस्तावित किए: अपने डेटा और संस्थागत ज्ञान पर नियंत्रण बनाए रखना, बंद प्रशिक्षण वातावरण बनाना, एक ही एआई मॉडल पर निर्भरता से बचना, लचीले एआई बुनियादी ढांचे के माध्यम से लागतों का अनुकूलन करना और एक निरंतर शिक्षण चक्र बनाना जो एआई में निवेश के मूल्य को बढ़ाता है।