आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने केवल एक सहायक उपकरण की भूमिका से आगे बढ़कर, कार्य, अध्ययन, ग्राहक सेवा और संबंधों के संदर्भों में पहले मनुष्यों के लिए आरक्षित कार्यों को संभालना शुरू कर दिया है। विभिन्न परिदृश्यों में, स्वचालित सिस्टम पहले से ही उपयोगकर्ताओं की ओर से संदेश उत्पन्न करने, सामग्री का मूल्यांकन करने और निर्णय लेने में सक्षम हैं।
यह विकास एक नई सामाजिक गतिशीलता स्थापित करता है: इसके बजाय कि दो लोगों के बीच सीधा संपर्क हो, एक ही आदान-प्रदान में दो सिस्टम भूमिकाएँ निभा सकते हैं। द न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा रिपोर्ट किए गए विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि इस चक्र में विफलताओं को दोहराने, मॉडलों की अंतर्निहित सीमाओं को मजबूत करने और मानवीय संबंधों की अप्रत्याशितता के लिए समर्पित स्थान को कम करने की क्षमता है।
इस घटना को संभावित रूप से 'बॉट लूप' कहा जाता है, जो डिजिटल एजेंटों द्वारा बढ़ती जटिलता के कार्यों को संभालने के साथ तीव्र होने की प्रवृत्ति रखता है। अनुमान है कि काम, शिक्षा, ग्राहक सेवा और यहां तक कि भावनात्मक क्षेत्र जैसे क्षेत्रों में मशीनों के बीच बातचीत अधिक सामान्य हो जाएगी।
पेशेवर क्षेत्र में, क्रिस्टियन विंसन, 30 वर्षीय व्यक्ति ने अपनी करियर के बारे में जानकारी संरचित करने और सैकड़ों अवसरों के लिए कवर लेटर को निजीकृत करने के लिए दो चैटबॉट्स का उपयोग किया। उम्मीदवार ने प्रौद्योगिकी का उपयोग ऐसे बाजार में नौकरियों के लिए प्रतिस्पर्धा करने के लिए किया जहां कंपनियां भी रिज्यूमे की स्क्रीनिंग में स्वचालित सिस्टम का उपयोग करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप न्यूयॉर्क में स्थित एक निवेश बैंक द्वारा उसे नियुक्त किया गया।
यह स्थिति एक व्यापक परिवर्तन को दर्शाती है, जिसमें एक ही तकनीक का उपयोग सामग्री बनाने और उसका विश्लेषण करने दोनों में किया जा सकता है, जिससे कृत्रिम प्रणालियों के बीच एक बंद सर्किट बनता है। शैक्षिक क्षेत्र में, छात्र असाइनमेंट विकसित करने के लिए चैटबॉट्स का सहारा लेते हैं, जबकि शिक्षक और संस्थान उन्हीं सामग्रियों का विश्लेषण करने के लिए एआई उपकरणों का उपयोग करते हैं।
यही पैटर्न कॉर्पोरेट संचार में भी दिखाई देता है। सहयोगी स्वचालित सिस्टम द्वारा उत्पन्न पाठ भेजते हैं, और प्राप्तकर्ता समान उपकरणों का उपयोग करके जवाब दे सकते हैं। हालांकि बातचीत औपचारिक रूप से लोगों के बीच रहती है, इसकी एक बढ़ती हुई हिस्सेदारी मशीनों को सौंप दी जाती है।
तकनीकी विस्तार मनोरंजन और सूचना तक भी फैला हुआ है। रिपोर्ट में पॉडकास्ट का उल्लेख है जहां कृत्रिम प्रस्तुतकर्ता कृत्रिम अतिथियों के साथ संवाद करते हैं, और यह इंगित करता है कि प्रौद्योगिकी कंपनियां पहले से ही ऐसे वातावरण का पता लगा रही हैं जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट आपस में सीधे बातचीत करते हैं।
यह परिदृश्य मृत इंटरनेट सिद्धांत के करीब आता है, जो भविष्यवाणी करता है कि डिजिटल ट्रैफ़िक का एक बड़ा हिस्सा सॉफ़्टवेयर द्वारा उत्पन्न होगा। हालांकि, लेख द्वारा उजागर किया गया नया पहलू अधिक विशिष्ट है: यह तब होता है जब मनुष्य किसी इंटरैक्शन के दोनों सिरों पर सीधे भाग लेना बंद कर देते हैं, केवल प्रणालियों को जोड़ने के लिए मध्यस्थ के रूप में कार्य करते हैं।
यह प्रवृत्ति नियमित स्थितियों में प्रकट हो सकती है। उदाहरण के लिए, घरेलू समस्या के सामने, एक व्यक्ति एक डिजिटल सहायक को पेशेवरों को खोजने, शर्तों की तुलना करने और उनसे संपर्क स्थापित करने का काम सौंप सकता है। समानांतर में, सेवा प्रदाता भी प्राप्त अनुरोधों को प्रबंधित करने के लिए स्वचालित एजेंटों का उपयोग कर सकते हैं।
टेक्सास विश्वविद्यालय, ऑस्टिन में सूचना स्कूल की सहायक प्रोफेसर जियाक्सिन पेई इस प्रक्रिया में एक ऐसे सर्किट की पहचान करती हैं जो अनिश्चित काल तक बढ़ सकता है। उनकी चिंता यह है कि जैसे-जैसे दोनों पक्ष डिजिटल एजेंटों का उपयोग करना शुरू करते हैं, संचार में प्रत्यक्ष मानवीय भागीदारी की आवश्यकता समाप्त हो सकती है।
प्रतिस्थापन व्यक्तिगत प्रतिनिधित्व तक भी पहुंचता है। कैलिफ़ोर्निया के पादरी जस्टिन लेस्टर ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट को प्रशिक्षित किया ताकि वह अनुपस्थित होने पर विश्वासियों की सहायता कर सके। पाठ बताता है कि अगला चरण एक ही समय में बातचीत या बैठक के दोनों पक्षों में लोगों का प्रतिनिधित्व करने वाले डिजिटल एजेंटों को शामिल कर सकता है।
कार्यकारी पहले से ही सहयोगियों के साथ मुलाकातों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित अवतारों का उपयोग करते हैं। संभावना यह उठाई गई है कि भविष्य में, कर्मचारी भी इन बैठकों में भाग लेने के लिए डिजिटल प्रतिनिधित्व का सहारा ले सकते हैं।
संचार का स्वचालन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम की चुनौतियों को रद्द नहीं करता है; बल्कि, यह उन्हें बढ़ाता है। जब एक उपकरण दूसरे को डेटा प्रदान करता है, तो प्रारंभिक विफलता बिना किसी मानव द्वारा पता लगाए कई चरणों से गुजर सकती है।
मैरीलैंड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर सोहेइल फेज़ी एक विशेष जोखिम के प्रति आगाह करते हैं: समान सिस्टम समान सीमाओं को साझा कर सकते हैं। यदि एक मॉडल गलती करता है और दूसरा सिस्टम उस जानकारी को विश्वसनीय मानता है, तो विफलता सुधरने के बजाय मजबूत हो सकती है।
लेख में उद्धृत एक अध्ययन जो अस्पतालों में एआई के उपयोग का उदाहरण देता है, ऐसी ही स्थिति को दर्शाता है। एक उपकरण एक्स-रे जांच का विश्लेषण कर सकता है, दूसरा उस मूल्यांकन का उपयोग बेड व्यवस्थित करने के लिए कर सकता है, और तीसरा देखभाल के क्रम को परिभाषित कर सकता है। यदि पहला सिस्टम गलती करता है और कोई मानवीय सत्यापन नहीं है, तो गलत जानकारी बाद के सभी निर्णयों को प्रभावित कर सकती है।
एक फीडबैक तंत्र भी मौजूद है। उल्लिखित शोध बताते हैं कि एआई सिस्टम अन्य एआई द्वारा बनाई गई सामग्री के प्रति झुकाव दिखा सकते हैं। एक अध्ययन में मशीनों द्वारा तैयार किए गए रिज्यूमे को स्वचालित चयन प्रणालियों द्वारा अधिक स्वीकार किया गया।
यह व्यवहार उन प्रक्रियाओं में विशेष रूप से संवेदनशील प्रभाव पैदा कर सकता है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्वयं उत्पादन और मूल्यांकन दोनों में कार्य करता है। रिपोर्ट इसे विश्वविद्यालय प्रवेश प्रक्रियाओं में स्वचालित रीडर के उपयोग से जोड़ती है, जहां छात्रों द्वारा बनाए गए ग्रंथों का मूल्यांकन उन उपकरणों द्वारा किया जा सकता है जिन्होंने उनके उत्पादन में सहायता की थी।
तकनीकी समस्याओं के अलावा, साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों ने एक कम मात्रात्मक परिणाम की ओर इशारा किया है: दूसरे व्यक्ति के साथ बातचीत करने का क्या मतलब है, इस पर अपेक्षाओं में संभावित बदलाव।
सांता फे, न्यू मैक्सिको में सेंट जॉन कॉलेज की सांस्कृतिक मानवविज्ञानी और कुलपति सारा डेविस तर्क देती हैं कि मशीनों के बीच आदान-प्रदान की तरलता लोगों को मानवीय संबंधों के आंतरिक लक्षणों को अस्वीकार करने के लिए प्रेरित कर सकती है। उनके लिए, सह-अस्तित्व कठिनाइयों, असहमति और असहज क्षणों पर भी निर्भर करता है।
चिंता यह है कि अत्यधिक पूर्वानुमानित संचार मानवीय बातचीत को कम आकर्षक बना सकता है। यदि कृत्रिम सिस्टम त्वरित, सुव्यवस्थित और हमेशा उपलब्ध उत्तर प्रदान कर सकते हैं, तो मानवीय अपूर्णताओं के प्रति सहनशीलता कम हो सकती है।
लेख इस बात पर जोर देता है कि चर्चा का निष्कर्ष यह नहीं होना चाहिए कि मशीनें पूरी तरह से संचार संभाल लेंगी। अधिक संभावना एक प्रकार की बातचीत के अनुपात में क्रमिक संशोधन है, जिसमें प्रत्यक्ष मानवीय भागीदारी दैनिक जीवन का एक छोटा हिस्सा घेरेगी।
इस भविष्य में, किसी से बात करना एक धारणा होने के बजाय एक विशेष सेवा बन सकता है। मानवीय संपर्क, जिसे वर्तमान में कई स्थितियों में अपेक्षित किया जाता है, एक विशिष्ट चरित्र प्राप्त कर सकता है, जो मुख्य रूप से भुगतान करने की वित्तीय क्षमता वाले लोगों के लिए सुलभ होगा।
उल्लेखित विडंबना यह है कि जो व्यक्ति आर्थिक रूप से एआई के विस्तार से सबसे अधिक लाभान्वित होंगे, उनके पास उन मानवीय अनुभवों को खरीदने के साधन होंगे जो समाज के बाकी हिस्सों के लिए तेजी से दुर्लभ होते जाएंगे।
इसलिए, डिजिटल एजेंटों की प्रगति न केवल प्रौद्योगिकियों द्वारा कार्यों के निष्पादन में बदलाव का संकेत देती है; यह इस बात को भी बदल सकती है कि बातचीत में कौन भाग लेता है, कौन निर्णय लेता है और उन गतिविधियों में लोगों के बीच सीधे संपर्क की डिग्री क्या है जो पहले मौलिक रूप से मानवीय बंधनों पर निर्भर थीं।
