Editor: मशीन द्वारा निर्मित फर्जी शोध से डिजिटल इनब्रीडिंग को बढ़ावा मिल रहा

हाल ही में नेचर में प्रकाशित शोध से पता चलता है कि दुनिया पर वर्चस्व के लिए खुद की नकल करने की योजना बनाने वाली बुद्धिमान मशीनें असफल होने के लिए अभिशप्त हैं। इसका मतलब है कि विज्ञान कथा की टर्मिनेटर शैली बदनाम हो गई है। लेकिन हमें निराश नहीं होना चाहिए, क्योंकि एक मजेदार हैक ने दिखाया है कि वैज्ञानिक प्रकाशन में मानदंडों के ढीले होने और शिक्षा में डिजिटल संस्थाओं के प्रवेश के बाद, एक घरेलू बिल्ली भी एक प्रसिद्ध वैज्ञानिक के रूप में दिखावा कर सकती है और इससे बच सकती है।

वर्तमान विद्वान बिल्ली लैरी रिचर्डसन है। वह तकनीकी रूप से शोधकर्ता रीज़ रिचर्डसन का चाचा है, क्योंकि वह उसकी दादी की बिल्ली है। उसे अग्रणी सियामी बिल्ली अकादमिक FDC विलार्ड, जिनके शुरुआती अक्षर फेलिस डोमेस्टिकस चेस्टर हैं, को डराने के लिए शोध की दौड़ में शामिल किया गया था। FDC विलार्ड धोखेबाज नहीं हैं। वह हीलियम का अध्ययन करते हैं। उन्होंने STEM में तब प्रवेश किया जब उनके मानव, मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी में भौतिकी और खगोल विज्ञान के प्रोफेसर एमेरिटस, जैक हेथरिंगटन ने शाही 'हम' का उपयोग करते हुए एक पेपर लिखा। पूरे समय ‘हम’ को ‘मैं’ से बदलने के बजाय, उन्होंने अपनी बिल्ली को शोधकर्ता के रूप में बढ़ावा दिया और उसके साथ श्रेय साझा किया।

हेथरिंगटन और विलार्ड ने वास्तविक कार्य किया, जिसका वास्तव में उल्लेख किया गया। तथ्य यह है कि FDC विलार्ड एक लोकप्रिय मेम बिल्ली बन गया, उस भौतिकी को कम नहीं करता है जिसे उसने अपना अद्भुत नाम दिया। इसके विपरीत, लैरी ने SCIgen और Mathgen का उपयोग करके तैयार किए गए पूरी तरह से नकली शोधपत्रों पर हस्ताक्षर किए, जो ऐसी सेवाएँ हैं जो आकर्षक तकनीकी शब्दजाल का उपयोग करके कंप्यूटर विज्ञान और गणित में कचरा शोधपत्र लिखती हैं। ये शरारती सेवाएँ यह दिखाने में मदद करती हैं कि अकादमिक रेटिंग बढ़ाने के लिए कितनी आसानी से बकवास प्रकाशित की जा सकती है, सुरक्षा उपायों को काटकर और सहकर्मी समीक्षा को दरकिनार करके। 2012 में मैथजेन के पहले कचरा शोधपत्र को स्वीकार करके एक पत्रिका ने खुद को बदनाम किया, और 12 साल बाद, लैरी ने उसी सेवा का उपयोग सीखी हुई बिल्लियों की सीमा को पार करने के लिए किया है।

रीज़ रिचर्डसन ने लैरी द्वारा 12 नकली शोधपत्र तैयार किए, जो संदर्भों और उद्धरणों के साथ पूरे थे, और उनका उपयोग Google Scholar पर बिल्ली को एक बढ़िया प्रोफ़ाइल देने के लिए किया, जिसकी रेटिंग विश्वविद्यालय भर्ती करते समय देखते हैं। हैक यह है कि रिसर्चगेट पर बेकार के पेपर अपलोड करें, Google द्वारा उन्हें उठाए जाने का इंतज़ार करें, फिर उन्हें हटा दें। वे Google Scholar पर लटके रहते हैं और इस प्रक्रिया में कोई खर्च नहीं होता।

यह मुद्दा इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि पिछले एक दशक में, नकली अकादमिक पत्रिकाओं और पेपरों की बाढ़ आ गई है। कोविड के वर्षों में, मानकों में ढील दी गई और बिना जांचे-परखे प्रीप्रिंट आम हो गए क्योंकि शोधकर्ताओं ने रिकॉर्ड समय में वैक्सीन को बाज़ार में लाने की जल्दी की और यह लहर एक सुनामी में बदल गई। लेखकत्व अब एक कमोडिटी के रूप में बेचा जाता है, दोनों स्वतंत्र और 'पेपर मिल्स' के माध्यम से - भुगतान करें, और आपको असली या बेकार पेपर के प्रमुख शोधकर्ता के रूप में नामित किया जा सकता है। पत्रिकाओं की संख्या, पेपर की तुलना में तेज़ी से बढ़ी है, जो दर्शाता है कि उनमें से कुछ कचरा डिब्बे हैं।

दुनिया के सबसे अधिक आबादी वाले देश ने 2010 से इस समस्या में योगदान दिया है, जब यूजीसी ने भारतीय कॉलेज के शिक्षकों के लिए करियर को आगे बढ़ाने के लिए शोध प्रकाशित करना अनिवार्य कर दिया था। चूंकि भारत में हज़ारों संस्थान बिना प्रशिक्षित कर्मचारियों, फंड या शोध करने के लिए उपयुक्त बुनियादी ढाँचे के हैं, इसलिए साहित्यिक चोरी और जालसाजी में उछाल आया है। लैरी का शैक्षणिक कैरियर तब शुरू हुआ जब रीज़ रिचर्डसन का ध्यान एक ऐसी सेवा की ओर गया जो Google Scholar पर प्रोफ़ाइल सुधारने की पेशकश करती थी। जिन विद्वानों की मदद करने का दावा किया गया, उनमें से दो को छोड़कर सभी भारतीय थे।

जीवन के लगभग सभी पहलुओं में AI के तेज़ी से प्रवेश के साथ, नकली सामग्री अब केवल एक अकादमिक चिंता नहीं रह गई है। वित्तीय लाभ के लिए, AI का उपयोग लाखों साइटों को कचरे से भरने के लिए किया जा रहा है। चूँकि AI को इंटरनेट से स्क्रैप की गई टेराबाइट्स सामग्री पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए यह केवल समय की बात है कि वे AI द्वारा उत्पन्न कचरे को इनपुट के रूप में उपयोग करना शुरू कर दें।

नेचर में एक पेपर ने अब मानव-निर्मित सामग्री के बजाय पिछली पीढ़ियों के आउटपुट पर AI की पीढ़ियों को प्रशिक्षित करके कचरा-इन-कचरा-बाहर की घटना की जांच की है। यह जीव विज्ञान में इनब्रीडिंग की तरह काम करता है, जिसने यूरोपीय राजघरानों में हीमोफीलिया के प्रचलन को समझाया है। मानव इनपुट से वंचित, नरभक्षी AI असंगत हो गए और नौवीं पीढ़ी तक, केवल विचित्र कचरा पैदा करते थे। AI स्वतंत्र रूप से रचनात्मक नहीं हैं, बल्कि केवल मानव व्यवहार का अनुकरण करते हैं, इसलिए जब मानव इनपुट काट दिया गया तो यह अपरिहार्य था।

प्रयोग में केवल पाठ्य सामग्री का उपयोग किया गया। यह देखना अभी बाकी है कि डिजिटल इनब्रीडिंग से किस तरह की छवियां और ध्वनियाँ निकलती हैं। क्या कला जैक्सन पोलक या जोआन मिरो जैसी होगी? क्या घटिया संगीत चबाए गए क्राफ्टवर्क कैसेट जैसा होगा या फुलियाटोमैटिक्स द्वारा सेंसर किए जाने से ठीक पहले दावत में कैकोफोनिक्स जैसा होगा?

यह स्पष्ट है कि मशीन सेल्फ-रेप्लिकेशन, जिसने पहले जॉन वॉन न्यूमैन और फ्रीमैन डायसन जैसे वैज्ञानिकों का ध्यान आकर्षित किया था, मानवीय इनपुट के बिना विफल हो जाएगा। दुख की बात है कि इससे सबसे ज़्यादा उत्तेजक डायस्टोपियन फिक्शन की विश्वसनीयता नष्ट हो जाती है। हमें एक नई शैली की आवश्यकता है जहाँ मशीनें मनुष्यों का शिकार न करें बल्कि इनपुट के रूप में उनकी संस्कृति को इकट्ठा करने के लिए उन्हें खेती करें।

नकली सामग्री का खतरा कल्पना से भी ज़्यादा डरावना है। इंटरनेट पर जो स्पेस-फिलर बनाए गए हैं, वे AI प्रोजेक्ट्स के लिए ज़हर घोल सकते हैं, लेकिन नकली अकादमिक सामग्री और भी ज़्यादा ख़तरनाक है। सरकारें अकादमिक आधार पर निर्णय लेती हैं

CREDIT NEWS: newindianexpress