जागतिक इतिहासाच्या अचूकतेसाठी AI मॉडेलचा संघर्ष: अभ्यास दर्शवतो

कृत्रिम बुद्धिमत्तेची जागतिक इतिहासातील कमतरता

आजकाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) झपाट्याने वाढत आहे आणि आपल्या जीवनातील अनेक पैलूंमध्ये प्रवेश करत आहे. अशा परिस्थितीत, एका नवीन अभ्यासात या अत्याधुनिक प्रणालीमधील एक मोठी कमतरता उघड झाली आहे: जागतिक इतिहासाच्या ज्ञानाचा अभाव. ऑस्ट्रियन रिसर्च इन्स्टिट्यूट कॉम्प्लेक्सिटी सायन्स हब (CSH) च्या अहवालानुसार, AI मध्ये ऐतिहासिक ज्ञानाची स्थिती चिंताजनक आहे. OpenAI चे GPT-4, Meta चे Llama आणि Google चे Gemini यांसारखे सर्वात प्रगत मॉडेलसुद्धा ऐतिहासिक प्रश्नांची उत्तरे देताना कमी पडतात आणि केवळ 46% प्रश्नांची उत्तरे बरोबर देतात. यामुळे, भूतकाळाचे योग्य ज्ञान आवश्यक असलेल्या क्षेत्रांमध्ये या प्रणालींच्या विश्वासार्हतेबद्दल चिंता वाढली आहे.

अभ्यासाची पद्धत

या अभ्यासासाठी संशोधकांनी AI मॉडेलला विविध ऐतिहासिक घटना आणि व्यक्तींबद्दल 'होय' किंवा 'नाही' मध्ये उत्तरे देणारे प्रश्न विचारले. आश्चर्याची गोष्ट म्हणजे, AI मॉडेलची उत्तरे खूपच विसंगत होती. मॉडेलमध्ये ऐतिहासिक माहितीची योग्य समज नसून, उपलब्ध डेटावरून निष्कर्ष काढण्याची प्रवृत्ती दिसून आली. उदाहरणार्थ, प्राचीन इजिप्तमध्ये स्थायी सैन्य होते का, या प्रश्नाचे GPT-4 ने 'होय' असे चुकीचे उत्तर दिले. हे केवळ एक यादृच्छिक चूक नव्हती, तर मॉडेलची इतर साम्राज्यांकडून (उदा. पर्शिया) माहिती घेऊन निष्कर्ष काढण्याची प्रवृत्ती दर्शवते. पर्शियामध्ये स्थायी सैन्य होते, पण इजिप्तच्या बाबतीत ऐतिहासिक तथ्य वेगळे आहेत.

माहिती प्रक्रियेतील त्रुटी

AI मॉडेल माहितीवर प्रक्रिया करताना, समजून घेण्याऐवजी निष्कर्ष काढतात, ही एक मोठी समस्या आहे. संशोधक मारिया डेल रियो-चानोना यांच्या म्हणण्यानुसार, "जर तुम्हाला A आणि B 100 वेळा सांगितले आणि C एकदाच सांगितले, आणि नंतर C बद्दल प्रश्न विचारला, तर तुम्ही A आणि B लक्षात ठेवून त्यावरून निष्कर्ष काढण्याचा प्रयत्न कराल." यामुळे, केवळ सांख्यिकीय आकडेवारी आणि डेटा फ्रिक्वेन्सीवर अवलंबून राहणे योग्य नाही. विशेषत: इतिहासामध्ये, जिथे संदर्भ आणि विशिष्ट तपशील महत्त्वाचे असतात, तिथे चुकीचे अर्थ काढले जाऊ शकतात.

AI मॉडेलमधील प्रादेशिक bias

या अभ्यासात असेही दिसून आले की, AI मॉडेलमध्ये ऐतिहासिक ज्ञानाच्या बाबतीत प्रादेशिक bias आहे. उप-सहारा आफ्रिका (sub-Saharan Africa) सारख्या काही प्रदेशांबद्दल AI मॉडेलला अधिक समस्या येत होत्या. याचा अर्थ असा की, AI प्रणालीला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरलेले डेटासेट संतुलित नाहीत. काही प्रदेशांवर जास्त लक्ष केंद्रित केले गेले आहे, ज्यामुळे ऐतिहासिक ज्ञानाची कमतरता आहे. हा bias केवळ शैक्षणिक चिंतेचा विषय नाही, तर त्याचे वास्तविक जीवनात गंभीर परिणाम होऊ शकतात. AI प्रणाली ऐतिहासिकदृष्ट्या दुर्लक्षित असलेल्या प्रदेश आणि संस्कृतींबद्दल चुकीची माहिती देऊ शकते.

परिणामांचे महत्त्व

या निष्कर्षांचे परिणाम शैक्षणिक संशोधनापलीकडेही आहेत. आजकाल AI चा वापर मोठ्या प्रमाणात होत आहे, जसे की माहिती तयार करणे आणि मिळवणे. अशा परिस्थितीत, ऐतिहासिक अचूकतेचा अभाव एक गंभीर समस्या आहे. जर AI प्रणालीचा उपयोग ऐतिहासिक माहिती तयार करण्यासाठी किंवा विश्लेषण करण्यासाठी केला गेला, तर त्यातील चुकांमुळे चुकीची माहिती पसरू शकते आणि ऐतिहासिक घटनांचे चुकीचे चित्रण होऊ शकते. विशेषत: शिक्षण क्षेत्रात, जिथे AI चा उपयोग इतिहास शिकवण्यासाठी केला जातो, तिथे या प्रणालींमुळे विद्यार्थ्यांमध्ये चुकीच्या आणि bias असलेल्या कल्पनांचा प्रसार होऊ शकतो.

धोरण आणि निर्णय प्रक्रियेत AI चा वापर

AI चा वापर धोरण आणि निर्णय प्रक्रियेतही चिंतेचा विषय आहे. जर AI प्रणालीचा उपयोग ऐतिहासिक ट्रेंड आणि आकडेवारीचे विश्लेषण करून धोरणे ठरवण्यासाठी केला गेला, तर त्यातील चुकांमुळे गंभीर परिणाम होऊ शकतात. उदाहरणार्थ, AI प्रणालीने ऐतिहासिक माहितीचा चुकीचा अर्थ लावला, तर सार्वजनिक योजना आणि समुदायांवर नकारात्मक परिणाम होऊ शकतो. त्यामुळे, AI मॉडेलमध्ये इतिहासाची अधिक अचूक आणि विस्तृत माहिती असणे आवश्यक आहे.

ज्ञान आणि आकलन

या अभ्यासातून ज्ञान आणि आकलन याबद्दलही प्रश्न निर्माण होतात. AI मॉडेलमध्ये डेटा ओळखण्याची आणि प्रक्रिया करण्याची क्षमता असली, तरी त्यांच्यात मानवासारखी सखोल आणि संदर्भात्मक समज नाही. त्यामुळे, AI विकासासाठी एक वेगळा दृष्टिकोन आवश्यक आहे. AI प्रणालीमध्ये जगाची अधिक समग्र समज असणे आवश्यक आहे, ज्यात समृद्ध आणि गुंतागुंतीच्या इतिहासाचा समावेश आहे. AI मॉडेलला फक्त डेटा देणे पुरेसे नाही, तर त्यांना त्या डेटाचा अर्थ लावून, वास्तविक घटनांनुसार संदर्भ देणेही आवश्यक आहे.

AI ची ऐतिहासिक समज सुधारण्याचे आव्हान

AI ची ऐतिहासिक समज सुधारणे सोपे नाही. यासाठी अनेक उपाययोजना करणे आवश्यक आहे. डेटासेटची गुणवत्ता आणि विविधता सुधारणे, तसेच ऐतिहासिक माहितीचे योग्य विश्लेषण करण्यासाठी अधिक चांगले अल्गोरिदम विकसित करणे आवश्यक आहे. यासाठी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing), ज्ञान प्रतिनिधित्व (knowledge representation) आणि संज्ञानात्मक विज्ञान (cognitive science) यांसारख्या क्षेत्रांतील तंत्रज्ञानाचा वापर करणे आवश्यक आहे. तसेच, AI प्रणालीला अचूक आणि bias-मुक्त माहिती देण्यासाठी इतिहासकार आणि तज्ञांना विकास प्रक्रियेत सहभागी करणे महत्त्वाचे आहे.

गंभीर विचार आणि मीडिया साक्षरता

AI च्या युगात गंभीर विचार आणि मीडिया साक्षरता खूप महत्त्वाची आहे. AI प्रणालीचा वापर वाढत असल्यामुळे, लोकांना या प्रणालीद्वारे पुरवलेल्या माहितीचे विश्लेषण करण्याची आणि अचूक व चुकीच्या माहितीमधील फरक ओळखण्याची क्षमता विकसित करणे आवश्यक आहे. विशेषत: ऐतिहासिक माहितीच्या बाबतीत, जिथे अनेक गुंतागुंत आणि सूक्ष्मता असतात, तिथे AI प्रणालीवर पूर्णपणे अवलंबून राहणे धोकादायक आहे. ऐतिहासिक स्रोतांचा अभ्यास करणे आणि विविध दृष्टिकोन जाणून घेणे आवश्यक आहे.

विविध क्षेत्रांवरील परिणाम

AI च्या ऐतिहासिक ज्ञानाच्या कमतरतेचे परिणाम विविध क्षेत्रांवर होतात, प्रत्येकाची स्वतःची आव्हाने आणि संभाव्य परिणाम आहेत.

शिक्षण क्षेत्र

शिक्षण क्षेत्रात, AI-आधारित साधनांचा वापर केल्यास चुकीची माहिती पसरू शकते आणि bias वाढू शकतो. AI प्रणालीचा उपयोग शैक्षणिक साहित्य तयार करण्यासाठी किंवा ऐतिहासिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी केल्यास, विद्यार्थ्यांच्या इतिहासाच्या ज्ञानात नकारात्मक परिणाम होऊ शकतो. शिक्षकांनी AI च्या मर्यादा लक्षात घेऊन, विद्यार्थ्यांना AI प्रणालीद्वारे पुरवलेल्या माहितीचे विश्लेषण करण्यासाठी तयार करणे आवश्यक आहे.

मीडिया आणि पत्रकारिता

मीडिया आणि पत्रकारिता क्षेत्रात, AI चा उपयोग बातम्या तयार करण्यासाठी किंवा ऐतिहासिक घटनांचे विश्लेषण करण्यासाठी केल्यास, चुका आणि ऐतिहासिक घटनांचे चुकीचे चित्रण होऊ शकते. आजकाल फेक न्यूज आणि चुकीच्या माहितीचा प्रसार वाढत आहे, त्यामुळे AI चा उपयोग करून मोठ्या प्रमाणात दिशाभूल करणारी माहिती तयार केली जाऊ शकते. पत्रकार आणि मीडिया व्यावसायिकांनी AI प्रणालीद्वारे तयार केलेल्या माहितीची पडताळणी करणे आवश्यक आहे.

सांस्कृतिक वारसा

सांस्कृतिक वारसा क्षेत्रात, AI चा उपयोग ऐतिहासिक कलाकृतींचे डिजिटायझेशन आणि जतन करण्यासाठी केल्यास, AI प्रणालीमध्ये ऐतिहासिक संदर्भाची योग्य समज नसल्यास समस्या येऊ शकतात. उदाहरणार्थ, ऐतिहासिक कागदपत्रे किंवा प्राचीन ग्रंथांचे विश्लेषण करण्यासाठी AI प्रणालीचा वापर केल्यास, ऐतिहासिक कालावधीची योग्य माहिती नसल्यास चुकीचे अर्थ लावले जाऊ शकतात. यामुळे, कलाकृतींचे चुकीचे वर्गीकरण होऊ शकते आणि सांस्कृतिक माहितीचा नाश होऊ शकतो.

व्यवसाय आणि वित्त

व्यवसाय आणि वित्त क्षेत्रात, AI चा उपयोग ऐतिहासिक आर्थिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी किंवा भविष्यातील बाजाराचा अंदाज घेण्यासाठी केल्यास, इतिहासाच्या ज्ञानातील चुकांमुळे चुकीचे आर्थिक निर्णय घेतले जाऊ शकतात. व्यवसायांनी AI प्रणालीवर पूर्णपणे अवलंबून न राहता, मानवी तज्ञ आणि गंभीर विचारांचा वापर करणे आवश्यक आहे.

विज्ञान आणि संशोधन

वैज्ञानिक आणि संशोधन क्षेत्रात, AI चा उपयोग ऐतिहासिक वैज्ञानिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी किंवा भविष्यातील वैज्ञानिक ट्रेंडचा अंदाज घेण्यासाठी केल्यास, इतिहासाच्या ज्ञानातील चुकांमुळे चुकीचे निष्कर्ष निघू शकतात. वैज्ञानिकांनी AI प्रणालीद्वारे तयार केलेल्या माहितीवर पूर्णपणे अवलंबून न राहता, मानवी तज्ञांचा सल्ला घेणे आवश्यक आहे.

राजकीय आणि सामाजिक विज्ञान

राजकीय आणि सामाजिक विज्ञान क्षेत्रात, AI चा उपयोग ऐतिहासिक राजकीय ट्रेंडचे विश्लेषण करण्यासाठी किंवा भविष्यातील सामाजिक बदलांचा अंदाज घेण्यासाठी केल्यास, इतिहासाच्या ज्ञानातील चुकांमुळे चुकीचे धोरण आणि सामाजिक अशांतता निर्माण होऊ शकते. धोरणकर्त्यांनी AI प्रणालीवर पूर्णपणे अवलंबून न राहता, मानवी तज्ञांचा सल्ला घेणे आवश्यक आहे.

नैतिक आणि जबाबदार AI विकास

कॉम्प्लेक्सिटी सायन्स हबच्या अभ्यासात AI मॉडेलमधील कमतरता उघड झाली आहे, तसेच AI विकासासाठी अधिक नैतिक आणि जबाबदार दृष्टिकोन असणे आवश्यक आहे. AI प्रणाली अधिक शक्तिशाली आणि व्यापक होत असल्यामुळे, मानवी मूल्यांनुसार आणि समाजाच्या कल्याणासाठी AI विकसित करणे आवश्यक आहे. AI प्रणाली अचूक, bias-मुक्त आणि पारदर्शक असणे आवश्यक आहे.

मानवी देखरेख आणि गंभीर विचार

AI च्या युगात मानवी देखरेख आणि गंभीर विचार खूप महत्त्वाचे आहेत. AI प्रणाली शक्तिशाली असली, तरी ती अचूक नाही आणि मानवी निर्णयाला पर्याय नाही. AI प्रणालीद्वारे पुरवलेल्या माहितीचे विश्लेषण करण्याची आणि अचूक व चुकीच्या माहितीमधील फरक ओळखण्याची क्षमता विकसित करणे आवश्यक आहे.

भविष्यातील मार्ग

AI प्रणाली जबाबदारीने आणि नैतिक पद्धतीने विकसित करण्यासाठी संशोधक, विकासक, धोरणकर्ते आणि जनतेने एकत्र काम करणे आवश्यक आहे. AI मॉडेलमधील bias आणि मर्यादा दूर करणे, डेटासेटची गुणवत्ता आणि विविधता सुधारणे, तसेच ऐतिहासिक माहितीचे योग्य विश्लेषण करण्यासाठी अधिक चांगले अल्गोरिदम विकसित करणे आवश्यक आहे. मीडिया साक्षरता आणि गंभीर विचार कौशल्यांना प्रोत्साहन देणे आवश्यक आहे.

या अभ्यासातून हे स्पष्ट होते की, AI प्रणालीमध्ये जागतिक इतिहासाची समज सुधारणे आवश्यक आहे. AI चा विकास करत असताना, अचूकता, संदर्भ आणि गंभीर विचारांना प्राधान्य देणे आवश्यक आहे. AI प्रणाली मानवासाठी उपयुक्त आणि जबाबदार पद्धतीने विकसित करणे आवश्यक आहे.