एआई सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में इंसानों की जगह ले सकते है

वाशिंगटन (एएनआई): वाटरलू विश्वविद्यालय, टोरंटो विश्वविद्यालय, येल विश्वविद्यालय और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के प्रमुख शिक्षाविदों ने जांच की कि एआई (विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल, या एलएलएम) प्रकृति को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। प्रमुख पत्रिका साइंस में प्रकाशित एक लेख में उनके काम के बारे में बताया गया है।

वाटरलू में मनोविज्ञान के प्रोफेसर इगोर ग्रॉसमैन ने कहा, "इस लेख में हम यह जानना चाहते थे कि एआई की शक्ति का उपयोग करने के लिए सामाजिक विज्ञान अनुसंधान प्रथाओं को कैसे अनुकूलित किया जा सकता है, यहां तक कि पुनर्निर्मित भी किया जा सकता है।"

ग्रॉसमैन और सहकर्मियों ने ध्यान दिया कि बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल मानव-जैसी प्रतिक्रियाओं और व्यवहारों का अनुकरण करने में तेजी से सक्षम हैं। यह मानव व्यवहार के बारे में सिद्धांतों और परिकल्पनाओं को बड़े पैमाने और गति से परीक्षण करने के लिए नए अवसर प्रदान करता है।

परंपरागत रूप से, सामाजिक विज्ञान कई तरीकों पर निर्भर करता है, जिनमें प्रश्नावली, व्यवहार परीक्षण, अवलोकन अध्ययन और प्रयोग शामिल हैं। सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में एक सामान्य लक्ष्य व्यक्तियों, समूहों, संस्कृतियों और उनकी गतिशीलता की विशेषताओं का सामान्यीकृत प्रतिनिधित्व प्राप्त करना है। उन्नत एआई सिस्टम के आगमन के साथ, सामाजिक विज्ञान में डेटा संग्रह का परिदृश्य बदल सकता है।

ग्रॉसमैन ने कहा, "एआई मॉडल मानवीय अनुभवों और दृष्टिकोणों की एक विशाल श्रृंखला का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जो संभवतः उन्हें पारंपरिक मानव भागीदार तरीकों की तुलना में विविध प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए उच्च स्तर की स्वतंत्रता प्रदान करते हैं, जो अनुसंधान में सामान्यीकरण संबंधी चिंताओं को कम करने में मदद कर सकते हैं।"

यूपीएन मनोविज्ञान के प्रोफेसर फिलिप टेटलॉक ने कहा, "एलएलएम डेटा संग्रह के लिए मानव प्रतिभागियों की जगह ले सकते हैं।" "वास्तव में, एलएलएम ने पहले ही उपभोक्ता व्यवहार से संबंधित यथार्थवादी सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। बड़े भाषा मॉडल अगले 3 वर्षों में मानव-आधारित पूर्वानुमान में क्रांतिकारी बदलाव लाएंगे। एआई की सहायता के बिना मनुष्यों के लिए संभाव्य निर्णय लेने का कोई मतलब नहीं होगा। गंभीर नीतिगत बहस। मैं इसकी 90% संभावना रखता हूँ। बेशक, मनुष्य इन सब पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं यह एक और मामला है।"

हालांकि उन्नत एआई सिस्टम के इस अनुप्रयोग की व्यवहार्यता पर राय अलग-अलग है, सिम्युलेटेड प्रतिभागियों का उपयोग करके किए गए अध्ययनों का उपयोग नई परिकल्पनाएं उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है जिनकी मानव आबादी में पुष्टि की जा सकती है।

लेकिन शोधकर्ताओं ने इस दृष्टिकोण में कुछ संभावित नुकसानों के बारे में चेतावनी दी है - जिसमें यह तथ्य भी शामिल है कि एलएलएम को अक्सर वास्तविक जीवन के मनुष्यों के लिए मौजूद सामाजिक-सांस्कृतिक पूर्वाग्रहों को बाहर करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। इसका मतलब यह है कि इस तरह से एआई का उपयोग करने वाले समाजशास्त्री उन पूर्वाग्रहों का अध्ययन नहीं कर सके।

वाटरलू विश्वविद्यालय के लेख के सह-लेखक प्रोफेसर डॉन पार्कर का कहना है कि शोधकर्ताओं को अनुसंधान में एलएलएम के प्रशासन के लिए दिशानिर्देश स्थापित करने की आवश्यकता होगी।

पार्कर ने कहा, "डेटा की गुणवत्ता, निष्पक्षता और शक्तिशाली एआई सिस्टम तक पहुंच की समानता के साथ व्यावहारिक चिंताएं काफी होंगी।" "इसलिए, हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सामाजिक विज्ञान एलएलएम, सभी वैज्ञानिक मॉडलों की तरह, ओपन-सोर्स हैं, जिसका अर्थ है कि उनके एल्गोरिदम और आदर्श रूप से डेटा जांच, परीक्षण और संशोधित करने के लिए सभी के लिए उपलब्ध हैं। केवल पारदर्शिता और प्रतिकृति बनाए रखने से ही हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं एआई-सहायता प्राप्त सामाजिक विज्ञान अनुसंधान वास्तव में मानव अनुभव की हमारी समझ में योगदान देता है।" (एएनआई)