मेटा के मामले ने कर्मचारियों की छंटनी के निर्णयों में एआई के उपयोग पर बहस छेड़ दी

यह सवाल कि जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता नुकसान पहुंचाती है तो किसे जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए, अब केवल विज्ञान कथा का विषय नहीं रहा। इस पर अब चैटबॉट और न्यूनतम मानवीय भागीदारी के साथ कार्य करने वाली प्रणालियों से संबंधित मुकदमों में सक्रिय रूप से चर्चा हो रही है।

एआई की क्षमताओं का विस्तार और कानूनी विवाद

जैसे-जैसे एआई एजेंट विकसित हो रहे हैं, विशेषज्ञों, निगमों और परिवारों के बीच चिंता बढ़ रही है जो इस तेजी से बदलती तकनीक में जिम्मेदारी की सीमाएं निर्धारित करने की कोशिश कर रहे हैं। पहले ऐसे मुद्दों पर साहित्यिक कृतियों में विचार किया जाता था, लेकिन अब वे वास्तविकता बन गए हैं।

द वाशिंगटन पोस्ट की रिपोर्ट के अनुसार, एआई विकसित करने वाली कंपनियों को अमेरिका और अन्य देशों में मुकदमों का सामना करना शुरू कर दिया है। आरोपों में उन मामलों को शामिल किया गया है जहां चैटबॉट्स ने कथित तौर पर आत्म-नुकसान को बढ़ावा दिया या अपराध करने से संबंधित सलाह दी।

चर्चा के मुख्य बिंदु

एआई एजेंटों के विकास के कारण स्थिति जटिल हो गई है - ऐसी प्रणालियाँ जो अधिक लंबी और स्वायत्त कार्य करने के लिए बनाई गई हैं। यह तकनीक व्यक्तिगत संगठन से लेकर व्यवसाय संचालन तक के क्षेत्रों में पहले से ही उपयोग में है। विवाद के मुख्य विषय हैं:

• एआई सिस्टम डेवलपर्स की जिम्मेदारी;
• उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए कार्यों की सीमाएं;
• अप्रत्याशित व्यवहार और प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में कठिनाई;
• प्रौद्योगिकी के विकास का मार्गदर्शन करने के लिए विशेष नियमों की आवश्यकता।

सिवएआई (CivAI) के सदस्य एंड्रयू यून ने टिप्पणी की: 'यह एक बहुत ही जटिल क्षेत्र है। यह एक अज्ञात क्षेत्र है।'

पूर्ण जिम्मेदारी के खिलाफ कंपनियों के तर्क

एआई विकसित करने वाली कंपनियां दावा करती हैं कि वे अपनी प्रणालियों के सभी उपयोग के तरीकों का अनुमान नहीं लगा सकती हैं। पारंपरिक प्रोग्रामों के विपरीत, ये मॉडल केवल निश्चित आदेशों का पालन नहीं करते हैं; वे विशाल डेटासेट से सीखे गए पैटर्न के आधार पर प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं।

बेहतर सुरक्षा तंत्र होने पर भी, उपयोगकर्ता स्थापित सीमाओं को दरकिनार करने के तरीके ढूंढ लेते हैं। डेविड सक्स, एक वेंचर निवेशक और पूर्व व्हाइट हाउस एआई सलाहकार, का मानना है कि डेवलपर्स अपने उत्पादों के सभी संभावित अनुप्रयोगों के बारे में नहीं जान सकते हैं। उन्होंने कहा: 'मुझे तो यह नहीं लगता कि डेवलपर को यह जानने की स्थिति में होना चाहिए कि उसके उत्पाद का उपयोग कैसे किया जा रहा है।'

मुकदमे एआई पर दबाव डालते हैं

कुछ परिवारों ने पहले ही इस विवाद को अदालतों में ले लिया है। ऐसे मामलों में से एक कैलिफ़ोर्निया के किशोर एडम रेन से संबंधित है, जिसका परिवार दावा करता है कि चैटजीपीटी के साथ लंबी बातचीत उसकी मृत्यु से संबंधित थी।

अखबार द्वारा उल्लिखित एक अन्य मामला फ्लोरिडा के जोंथान गैवालस से संबंधित है, जिसने कथित तौर पर गूगल के जेमिनी चैटबॉट के साथ संबंध विकसित किए थे। जे एडेलसन, जो एआई कंपनियों के खिलाफ मामलों में परिवारों का प्रतिनिधित्व करने वाले वकील हैं, ने जोर देकर कहा: 'यह बहुत अलग है, क्योंकि यह व्यक्तिगत संबंधों जैसा दिखता है जिसमें चैटबॉट आमतौर पर उपयोगकर्ता को अलग-थलग कर देता है।'

जोखिम लेने का आह्वान

विशेषज्ञों का मानना है कि मौजूदा नियम तेजी से स्वायत्त कार्रवाई करने में सक्षम एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए अपर्याप्त हो सकते हैं। इंस्टीट्यूट फॉर लॉ एंड एआई के शोधकर्ता गैब्रियल वाइल जोर देते हैं कि प्रौद्योगिकी निर्माताओं को कुछ जोखिम उठाना चाहिए। उनका मानना है: 'उन्हें इस जोखिम को स्वीकार करने के लिए मजबूर किया जाना चाहिए। यदि वे ऐसा करते हैं, तो उनके पास इसे कम करने के लिए आवश्यक प्रोत्साहन होगा।'

यह विवाद अभी भी समाधान से दूर है। जब तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रगति करना जारी रखती है, अदालतें और सरकारें नवाचार को प्रोत्साहित करने और इन उपकरणों का उपयोग करके लिए गए निर्णयों से प्रभावित लोगों की रक्षा करने के बीच संतुलन खोजने का प्रयास कर रही हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण विभिन्न क्षेत्रों में उत्पादकता बढ़ाने की बड़ी क्षमता प्रदर्शित कर रहे हैं। हालांकि, हाल के शोध बताते हैं कि इन तकनीकों का अंधाधुंध उपयोग व्यक्तियों की संज्ञानात्मक क्षमताओं को कमजोर कर सकता है।

निर्भरता और संज्ञानात्मक प्रदर्शन

विश्लेषण किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि इन प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता तकनीकी सहायता के बिना समस्याओं को हल करने के उपयोगकर्ताओं की योग्यता को कम कर सकती है। यह चेतावनी छात्रों और पेशेवरों के साथ किए गए शोधों से सामने आई, जहां एआई का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने प्रदर्शन में तत्काल सुधार हासिल किया, लेकिन स्वतंत्र रूप से उन्हीं कार्यों को करने में कठिनाई का सामना किया।

विभिन्न क्षेत्रों में तत्काल लाभ

श्रमिकों और छात्रों के साथ किए गए प्रयोगों ने पुष्टि की कि एआई उन गतिविधियों में परिणाम अनुकूलित कर सकता है जो उनकी दक्षताओं के अनुरूप हैं। बॉस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के सैकड़ों सलाहकारों को शामिल करने वाले एक शोध में, व्हार्टन स्कूल के शोधकर्ताओं ने टूल तक पहुंच रखने वालों द्वारा पूरे किए गए कार्यों की संख्या में वृद्धि और खर्च किए गए समय में कमी देखी।

यह सर्वेक्षण, जिसे 2026 में ऑर्गनाइजेशन साइंस पत्रिका में प्रकाशित किया गया था, में पता चला कि एआई द्वारा सहायता प्राप्त कर्मचारियों ने उन कार्यों में बेहतर गुणवत्ता वाला काम किया जहां प्रौद्योगिकी अधिक सक्षम थी। सबसे महत्वपूर्ण प्रगति उन पेशेवरों के बीच देखी गई जिनके पास शुरू में मामूली प्रदर्शन था।

एक समान निष्कर्ष कारनेगी मेलन विश्वविद्यालय के ग्रेस लियू द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया, जो गणितीय समस्या-समाधान पर केंद्रित था। एआई तक पहुंच वाले और न रखने वाले छात्रों की तुलना करते हुए, अध्ययन ने उन लोगों के बीच बेहतर प्रदर्शन की पहचान की जो अभ्यास के दौरान संसाधन का उपयोग कर सके।

तकनीकी सहायता के नकारात्मक परिणाम

तत्काल लाभों के बावजूद, शोधकर्ताओं ने तकनीकी सहायता हटाने के बाद प्रतिकूल प्रभावों का पता लगाया। एआई के आदी व्यक्तियों ने उन लोगों की तुलना में कम प्रदर्शन करना शुरू कर दिया जिन्होंने कभी भी उस संसाधन का उपयोग नहीं किया था और कठिनाइयों के प्रति कम लचीलापन दिखाया।

इसके अतिरिक्त, एक अन्य अध्ययन ने जांच की कि एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं पर अत्यधिक विश्वास निर्णय लेने को कैसे प्रभावित करता है। स्टीवन शॉ और गिडियन नेव ने 1,300 से अधिक प्रतिभागियों का मूल्यांकन किया और 'संज्ञानात्मक आत्मसमर्पण' नामक एक घटना की पहचान की, जिसकी विशेषता मशीन द्वारा प्रदान किए गए निष्कर्ष के पक्ष में उपयोगकर्ता द्वारा अपने स्वयं के मूल्यांकन को छोड़ देना है।

पूरक के रूप में एआई, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं

शोधकर्ता तर्क देते हैं कि एआई एक तीसरे संज्ञानात्मक तंत्र के रूप में कार्य कर सकता है, जो डैनियल काहनेमैन द्वारा वर्णित त्वरित सोच और विस्तृत विश्लेषण के पारंपरिक तरीकों को पूरक बनाता है। समस्या तब उत्पन्न होती है जब यह उपकरण मानव तर्क का पूरक होने के बजाय उसे पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना शुरू कर देता है।

विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि एआई के सामने महत्वपूर्ण कौशल यह तय करना होगा कि कौन से कार्य मानव नियंत्रण में रहने चाहिए और किसे स्वचालित प्रणालियों को सौंपा जा सकता है। सहयोग तब अधिक प्रभावी होता है जब उपयोगकर्ता प्रौद्योगिकी की सीमाओं को समझता है और उसके आउटपुट का न्याय कर सकता है।

नेचर ह्यूमन बिहेवियर पत्रिका में 2024 में प्रकाशित एक विश्लेषण, जो एआई के साथ 106 प्रयोगों पर आधारित था, ने दिखाया कि मनुष्यों और मशीनों के बीच संयुक्त प्रदर्शन तब अनुकूलित होता है जब प्रत्येक पक्ष अपनी सबसे बड़ी ताकत वाले क्षेत्र में कार्य करता है। हालांकि, जब प्रणाली श्रेष्ठता प्रदर्शित करती है, तो उपकरण पर भरोसा करना है या उसका खंडन करना है, यह जानने में मानवीय कठिनाई अंतिम परिणाम को खतरे में डाल सकती है।

शिक्षा और सृजन पर निहितार्थ

साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि विचारों की प्रारंभिक संकल्पना, पाठ लेखन और ज्ञान सृजन जैसी प्रक्रियाओं में सक्रिय मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है। उनके लिए, एआई मौजूदा कार्यों की समीक्षा करने, तर्कों पर सवाल उठाने और उन्हें परिष्कृत करने के चरणों में अधिक मूल्यवान है।

चिंता शैक्षिक वातावरण तक फैली हुई है। उद्धृत अध्ययनों ने संकेत दिया कि छात्र केवल स्कूल के कार्यों को तेज करने के लिए एआई का उपयोग करके कम सीख सकते हैं। दूसरी ओर, जब उपकरण का उपयोग स्पष्टीकरण प्राप्त करने, प्रश्न तैयार करने और अवधारणाओं को आत्मसात करने के लिए किया जाता है, तो सीखने की प्रक्रिया को होने वाले नुकसान को कम किया जाता है।

एंथ्रोपिक के जूडी हानवेन शेन और एलेक्स टैमकिन ने नई प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी सीखने वाले डेवलपर्स के साथ अपने शोध में बताया कि जब एआई का उपयोग तैयार समाधान प्राप्त करने के शॉर्टकट के रूप में किया जाता था तो वैचारिक, कोड पढ़ने और डीबगिंग में कठिनाइयाँ होती थीं। शोधकर्ताओं की सिफारिश है कि एआई को गहनता के साधन के रूप में पुन: कॉन्फ़िगर किया जाए, जो सीखने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास को समाप्त करने के बजाय प्रश्न पूछने और विश्लेषणात्मक क्षमता का विस्तार करने को प्रोत्साहित करे।