शैनन वलोर, तकनीक की दार्शनिक, सुझाव देती हैं कि एआई को केवल "संभाव्य तोता" के रूप में देखने के बजाय, जो केवल मानव भाषा की प्रतिध्वनि करता है, एआई को एक दर्पण के रूप में देखना अधिक उपयुक्त है, जो मानव इनपुट को वापस प्रतिबिंबित करता है। यह अवधारणा एआई के पास बुद्धि या नैतिक श्रेष्ठता होने की धारणा को चुनौती देती है। वलोर का तर्क है कि एआई द्वारा उत्पन्न अस्तित्वगत जोखिम एआई में नहीं है, बल्कि मानवता की इसे वास्तविक मन के रूप में गलत तरीके से समझने की प्रवृत्ति में है, जिससे मानव अधिकारों का ह्रास होता है। वह मानव क्षमता को महत्व देने की आवश्यकता पर जोर देती हैं ताकि हम अर्थ का निर्माण कर सकें और नैतिक एवं सामाजिक बदलाव कर सकें, तथा इस क्षमता को एआई को वस्तुनिष्ठता और प्रगति के नाम पर न सौंपे। वह अस्तित्ववादी विचारधारा, विशेष रूप से जोस ओर्तेगा वाई गसेट के "आटोफैब्रिकेशन" या आत्म-निर्माण के विचार पर आधारित होकर, चेतावनी देती हैं कि समाज में इंसानों को महज भविष्यवाणी करने वाली मशीनों के रूप में देखने की प्रवृत्ति बढ़ रही है, जो एआई का प्रतिबिंब करते हैं। वह मशीन नैतिकता के क्षेत्र की आलोचना करते हुए कहती हैं कि नैतिकता की भीड़-सहयोग से नैतिक असफलता हो सकती है और नैतिकता को हमेशा विवादित और चुनौती के लिए खुला होना चाहिए। वलोर व्यावहारिक बुद्धिमानी या फ्रोनेसिस के गुण को उजागर करती हैं, जो हमारी नैतिक प्रतिक्रियाओं को नई स्थितियों में अनुकूलित करने के लिए आवश्यक है। वह संज्ञानात्मक स्वचालन को लेकर चिंतित हैं, जो हमें ऐसी बुद्धिमानी को बढ़ाने के अवसरों से वंचित करता है, जिससे बौद्धिक और नैतिक कौशल की कमी हो सकती है। हालाँकि मानव खामियों को पार करने के प्रति ट्रांसह्यूमनिस्ट प्रवृत्ति को समझते हुए, वलोर मानव स्थिति को सार्थक बनाने वाली बातों को स्वीकार करने की वकालत करती हैं। वह सुझाती हैं कि नैतिकता गहन रूप से मानव अस्तित्व और संबंधों के साथ जुड़ी हुई है, आपसी देखभाल में निहित है, बजाय इसके कि एक सार्वभौमिक अवधारणा हो जिसे एआई बेहतर समझ सके। यह उनके मानव-संचालित नैतिक प्रगति की संभावनाओं के प्रति आशावाद को दर्शाता है।

विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान के लिए सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण निराशा का सामना कर रहे हैं, जैसा कि एक वैश्विक सर्वेक्षण में खुलासा हुआ है। 30 अक्टूबर को arXiv पर साझा की गई इस अध्ययन में यह बताया गया है कि विद्वानों के पास अक्सर उन्नत कंप्यूटिंग प्रणालियों तक पहुंच नहीं होती है, जिससे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) विकसित करने और AI अनुसंधान करने की उनकी क्षमता प्रभावित होती है। विश्वविद्यालय अक्सर शक्तिशाली ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) प्राप्त करने के संघर्ष में होते हैं, जो कि AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हैं लेकिन महंगे होते हैं। इसके विपरीत, बड़े टेक फर्मों के पास हज़ारों GPUs हासिल करने के लिए अधिक बजट होता है। ब्राउन विश्वविद्यालय के अपूर्व खंडेलवाल और अध्ययन के सह-लेखक ने नोट किया कि जबकि उद्योग के दिग्गजों के पास विस्तृत GPU संसाधन हो सकते हैं, विद्वानों के पास केवल कुछ ही हो सकते हैं, जिससे उद्योग और शैक्षणिक क्षमताओं के बीच एक विशाल अंतर बनता है। खंडेलवाल की टीम ने 35 संस्थानों के 50 वैज्ञानिकों का सर्वेक्षण किया, जिसमें पाया गया कि 66% उत्तरदाताओं ने उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति के साथ अपनी संतुष्टि को 5 में से 3 या कम दर्जा दिया, GPU पहुंच में देरी और वैश्विक स्तर पर महत्वपूर्ण मतभेद, जैसे कि मध्य पूर्व में, की आयामी। सीमित पहुंच कई लोगों को LLMs के महंगे पूर्व-प्रशिक्षण में संलग्न होने से रोकती है। सह-लेखक इल्ली पावलिक दीर्घकालिक तकनीकी विकास के लिए एक प्रतिस्पर्धी शैक्षणिक वातावरण के महत्व पर जोर देते हैं, इसे उद्योग अनुसंधान में व्यावसायिक दबाव के विपरीत बताते हुए। इन सीमाओं के बावजूद, शोधकर्ताओं ने जांच की कि विद्वान कैसे कम शक्तिशाली हार्डवेयर का अधिकतम उपयोग कर सकते हैं, LLMs को 1 से 8 GPUs के साथ पूर्व-प्रशिक्षित कर सकते हैं। इसमें कुशल विधियों को अपनाने की आवश्यकता होती है, जो भले ही अधिक लंबी हों, लेकिन सीमित संसाधनों के बावजूद सफल मॉडल प्रशिक्षण करने की अनुमति देते हैं। जर्मनी के सारलैंड विश्वविद्यालय के जि-उंग ली को यह दृष्टिकोण आशाजनक लगता है, यह कहते हुए कि यहां तक कि छोटे कंपनियां भी इसी प्रकार की एक्सेस चुनौतियों का सामना करती हैं। यह अध्ययन शैक्षणिक AI अनुसंधान को बढ़ाने के लिए संसाधन असमानताओं को संबोधित करने के महत्व को रेखांकित करता है।

शिक्षा विभाग के सिविल राइट्स कार्यालय (ओसीआर) ने मार्गदर्शन जारी किया है कि कैसे स्कूलों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग अल्पसंख्यक और ट्रांसजेंडर छात्रों के खिलाफ भेदभाव कर सकता है, जिससे संघीय जांचें हो सकती हैं। राष्ट्रपति बाइडेन के कार्यकारी आदेश 14110 के बाद, यह मार्गदर्शन सुनिश्चित करता है कि स्कूल जिम्मेदारी और गैर-भेदभावपूर्ण तरीके से एआई का उपयोग करें, विशेष रूप से कमजोर समुदायों के संदर्भ में। इस मार्गदर्शन में उन परिस्थितियों को रेखांकित किया गया है जहां एआई छात्रों को अनुचित रूप से प्रभावित कर सकता है, जैसे कि एक प्लेज़ियरिज्म चेकर जो गैर-देशी अंग्रेजी बोलने वालों को गलत ढंग से चिह्नित करता है या छात्र अनुशासन के लिए उपयोग किए गए एआई सिस्टम जो नस्लीय असमानताओं को बढ़ा सकते हैं। यह मार्गदर्शन संभावित लिंग भेदभाव पर भी ध्यान देता है, जैसे कि फेसियल रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर का उपयोग जो पारंपरिक लिंग मानदंडों का पालन न करने वाले छात्रों की गलत पहचान करता है, जिससे संभावित शीर्षक IX उल्लंघन होते हैं। बाइडेन प्रशासन ने एआई भेदभाव को संबोधित करने को प्राथमिकता दी है, विभिन्न एजेंसियों ने पक्षपातपूर्ण एआई सिस्टम के खिलाफ संघीय सिविल राइट्स और उपभोक्ता सुरक्षा कानूनों को लागू करने की प्रतिबद्धता जताई है। राष्ट्रपति के कार्यकारी आदेश और शिक्षा विभाग के नए मार्गदर्शन से इस फोकस को मजबूत किया गया है। विभाग ने कहानी के प्रकाशन से पहले फॉक्स न्यूज डिजिटल को कोई टिप्पणी नहीं दी।

इंस्टाग्राम एआई-जनित प्रभावशाली लोगों के उभार का सामना कर रहा है, जो वास्तविक मॉडल और वयस्क कंटेंट क्रिएटर्स से वीडियो चुरा रहे हैं। ये एआई परिवर्तन चोरी किये गए कंटेंट का उपयोग करते हैं, एआई-जनरेटेड चेहरे लागू करते हैं, और विभिन्न साइट्स और ऐप्स के लिंक के माध्यम से कमाई करते हैं। अप्रैल में 404 मीडिया द्वारा पहली बार रिपोर्ट किए जाने के बावजूद, यह समस्या तेजी से बढ़ रही है, जिससे प्लेटफ़ॉर्म पर मानव क्रिएटर्स के लिए आजीविका अर्जित करने की क्षमता खतरे में पड़ रही है। हमारी जांच में 1,000 से अधिक एआई प्रभावशाली खातों का पता चला, जो आसानी से उपलब्ध एआई टूल्स और ऐप्स का उपयोग करके बनाए गए हैं, जिनमें से कुछ लोकप्रिय ऐप स्टोर्स पर भी होस्ट किए जाते हैं। यह घटना एक संभावित भविष्य की ओर इशारा करती है, जहां एआई-जनित सामग्री सोशल मीडिया पर मानव योगदानों को पीछे छोड़ सकती है। इन खातों के निर्माता प्लेटफार्म्स जैसे कि डिस्कॉर्ड पर एआई मॉडलों को बनाकर मुनाफा कमाने की रणनीतियों पर खुलकर चर्चा करते हैं। एडेल्ट कंटेंट क्रिएटर, एलाइनिया सेंट जेम्स, दर्शकों में उल्लेखनीय गिरावट की रिपोर्ट करती हैं, और इसका कारण आंशिक रूप से एआई नकलियों की बढ़ती संख्या को मानती हैं। सुरक्षा विशेषज्ञ एलेक्सियोस मंटजार्लिस ने लगभग 900 ऐसे खातों को संकलित किया, और उनका मानना है कि यदि इंस्टाग्राम ने उनके प्लेटफॉर्म को स्क्रैप करने की उनकी पहुंच को सीमित नहीं किया होता, तो वे और अधिक पा सकते थे। इन एआई खातों में से कुछ डीपफेक का उपयोग करते हैं और अक्सर अपनी कृत्रिम प्रकृति का खुलासा नहीं करते हैं, जिससे दर्शकों को गुमराह कर और वास्तविक लोगों की छवि का उपयोग करके कमाई करते हैं। उदाहरण के लिए, "क्लो जॉनसन" नामक खाता वास्तविक मॉडलों से चोरी किए गए चेहरे अदलित छवियों के कंटेंट के साथ अनुयायियों को आकर्षित करता है। ऐसे कई खाते फैन्व्यू जैसे प्लेटफॉर्म पर मुद्रीकरण का सुझाव देते हैं, जो ओनलीफैन्स का प्रतिद्वंद्वी है। "इंस्टाग्राम मास्टरी" और "एआई इन्फ्लुएंसर एक्सलेरेटोर" जैसी गाइड्स लोगों को ये एआई प्रभावशाली लोग कैसे बनाए और उनसे लाभ कमाया जाए दिखाती हैं, इसे "अकेलेपन के बाजार" में व्यापार के रूप में पेश करती हैं। कुछ एआई खातों की सफलता, जैसे "एमिली पेलेग्रिनी," गुमनाम एआई प्रभावशाली होने की लाभप्रदता को प्रदर्शित करती है, यहाँ तक कि वास्तविक क्रिएटर्स के मानवीय सीमाओं को पार कर जाती है। डीपफेक विरोधी होने के बावजूद, कुछ एआई प्रभावशाली समूह विवादास्पद रणनीतियों का उपयोग करते हैं, जैसे कि सेलिब्रिटीज के गुणों को पुनः निर्मित करना या एआई मॉडलों में वास्तविक मनुष्यों को सम्मिश्रित करना। यह उद्योग ऐप स्टोर्स और पीडीएफ और वीडियो गाइड्स के स्प्रेडशीट्स में उपलब्ध टूल्स पर निर्भर है। हेल्लोफेस जैसे ऐप्स एआई डीपफेक के आसान निर्माण की सुविधा प्रदान करते हैं। इंस्टाग्राम पर इन खातों के खिलाफ कार्रवाई न करने की आलोचना की गई है, जिससे वास्तविक क्रिएटर्स नकलियों के साथ संघर्ष में संघर्षरत हैं। प्लेटफॉर्म की नीतियां अक्सर वयस्क कंटेंट क्रिएटर्स को असुरक्षित छोड़ देती हैं, क्योंकि प्रतिरूपणकर्ताओं की रिपोर्टिंग करने से उनके वैध खाते प्रतिबंधित हो सकते हैं। अधिक छानबीन की आवश्यकता है, क्योंकि इंस्टाग्राम इन खातों द्वारा लाए गए बढ़े हुए जुड़ाव से लाभान्वित होता है, संभवतः प्रामाणिकता पर ट्रैफिक को प्राथमिकता देता है। कुछ विशेषज्ञ चिंतित हैं कि अगर यह प्रवृत्ति हस्तक्षेप के बिना जारी रहती है, तो वास्तविक खाते अल्पसंख्यक हो सकते हैं।

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स्टैनफोर्ड पीएचडी छात्र जून सुंग पार्क के नेतृत्व में एक अनुसंधान टीम ने एआई-आधारित सिमुलेशन एजेंट विकसित किए, जिसमें 1,000 विविध व्यक्तियों की प्रतिकृतियों को तैयार किया गया। प्रतिभागियों ने व्यक्तित्व परीक्षण, सामाजिक सर्वेक्षण और तर्क खेल दो बार पूरे किए, जिसके बाद उनके संबंधित एआई एजेंटों ने वही कार्य किए। परिणामों ने मानव प्रतिभागियों और उनके एआई प्रतिकृतियों के बीच 85% समानता दिखाई। जून सुंग पार्क का मानना है कि ये एआई एजेंट भविष्य का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं क्योंकि वे अंततः मानव निर्णय-निर्माण को सटीक रूप से प्रतिकृत कर सकते हैं। ये सिमुलेशन एजेंट समाज विज्ञान अनुसंधान के लिए एक लागत प्रभावी, व्यवहारिक और नैतिक तरीका प्रदान करते हैं। एआई मॉडल का उपयोग करके वास्तविक लोगों की तरह व्यवहार करते हुए, शोधकर्ता सोशल मीडिया पर हस्तक्षेप का परीक्षण, यातायात व्यवहार और अन्य कार्यों का परीक्षण कर सकते हैं। वर्तमान टूल-आधारित एआई एजेंट - जो डेटा एंट्री या अपॉइंटमेंट सेट करने जैसे कार्य करने के लिए निर्मित होते हैं - सिमुलेशन एजेंटों से भिन्न होते हैं, फिर भी दोनों के पास एआई विकास को बढ़ाने की क्षमता है। एमआईटी स्लोन के जॉन हॉर्टन का सुझाव है कि प्रोग्राम योग्य परसोनास बनाने के लिए वास्तविक मानव डेटा को मिलाने से एआई अनुसंधान में महत्वपूर्ण प्रगति हो सकती है। हालांकि, अध्ययन संभावित जोखिमों पर जोर देता है, जैसे अनधिकृत डीपफेक्स बनाना और मानव व्यवहारों के सटीक प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित करना। टीम ने बुनियादी मूल्यांकन विधियों का उपयोग किया, जैसे कि सामान्य सामाजिक सर्वेक्षण और बिग फाइव व्यक्तित्व लक्षणों का मूल्यांकन करने वाले परीक्षण, लेकिन ये सभी मानव विशिष्टताओं को कैप्चर नहीं कर सकते। उन्हें पता चला कि एआई व्यवहारिक परीक्षणों जैसे "डिक्टेटर गेम" में अधिक संघर्ष करता है। इन चुनौतियों को दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने गुणात्मक साक्षात्कार किए, जिन्हें उन्होंने अनूठे मानव अनुभवों और विवरणों को कैप्चर करने में प्रभावी पाया। जून का तर्क है कि साक्षात्कार व्यक्तिगत विशिष्टताओं और अंतर्दृष्टियों को प्रकट करते हैं जो सर्वेक्षण नहीं कर सकते। उन्होंने इसे पॉडकास्ट साक्षात्कारों के माध्यम से प्रत्यक्ष अनुभव किया है और इसे व्यक्तियों के बारे में जानने की एक शक्तिशाली तकनीक मानते हैं। तवुस के सीईओ हसन रजा का कहना है कि डिजिटल ट्विन का उत्पादन पारंपरिक रूप से काफी डेटा इनपुट की आवश्यकता होती है, लेकिन नए दृष्टिकोण से सूचित किया जाता है कि साक्षात्कार के माध्यम से कम विस्तृत लेकिन महत्वपूर्ण मानव जानकारी एकत्र की जा सकती है। उनकी कंपनी इस प्रभावी विधि की खोज कर रही है ताकि संक्षिप्त, क्रमिक एआई साक्षात्कारों का सुझाव देकर एक व्यापक डिजिटल ट्विन विकसित किया जा सके।

एनवीडिया, जो ए.आई.