37 शोधकर्ता कहते हैं कि विज्ञान को मानवों के लिए नहीं, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पत्र लिखने चाहिए
एक नया प्रस्ताव पारंपरिक वैज्ञानिक पत्र को कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों के लिए डिज़ाइन किए गए प्रारूप से बदलना चाहता है। इस प्रस्ताव के पीछे के शोधकर्ताओं का कहना है कि 350 साल पुराना पीडीएफ विज्ञान को पीछे धकेल रहा है।
मुख्य बिंदु
- मई 2025 में, लगभग दो दर्जन विश्वविद्यालयों और तकनीकी कंपनियों के 37 शोधकर्ताओं ने ArXiv पर पारंपरिक वैज्ञानिक पत्र को समाप्त करने का आह्वान करते हुए एक पत्र प्रकाशित किया।
- यह पत्र इसे "एजेंट-नेटिव रिसर्च आर्टिफैक्ट" (ARA) से बदलने का प्रस्ताव देता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों को अपने आप पर शोध को पढ़ने, पुनरुत्पादित करने और विस्तारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- मुख्य लेखक जियाचेन लियू को 2025 में मिशिगन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी से सम्मानित किया गया और उन्होंने मई 2025 में पालो अल्टो में एजेंट नेटिव रिसर्च लैब की सह-स्थापना की।
- लेखक तर्क देते हैं कि मानक पत्र प्रकाशित होने से पहले मूल शोध से लगभग 80 प्रतिशत उपयोगी जानकारी खो देते हैं।
- लियू कहती हैं कि एक भविष्य की कृत्रिम बुद्धिमत्ता-केवल अनुसंधान प्रणाली उस बिंदु तक पहुंच सकती है जहां इसे मानवीय मार्गदर्शन की और आवश्यकता नहीं होगी।
ArXiv पर इस मई प्रकाशित एक पत्र का शीर्षक जानबूझकर उत्तेजक है: "द लास्ट ह्यूमन-राइटन पेपर।" 37 लेखक, लगभग दो दर्जन प्रमुख विश्वविद्यालयों और तकनीकी कंपनियों से लिए गए, तर्क देते हैं कि वैज्ञानिक पत्र, लगभग 350 साल पहले आविष्कृत एक प्रारूप, अब उद्देश्य के लिए उपयुक्त नहीं है। इसलिए नहीं कि वैज्ञानिक बदल गए हैं, बल्कि इसलिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता बदल गई है।
IEEE स्पेक्ट्रम द्वारा रिपोर्ट किए गए अनुसार, उनका तर्क इस प्रकार है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट (सॉफ्टवेयर जो स्रोतों को पढ़कर, प्रयोग चलाकर और निष्कर्ष निकालकर बहु-चरणीय कार्य कर सकता है) पहले से ही अनुसंधान प्रयोगशालाओं में गंभीर काम कर रहे हैं। लेकिन पारंपरिक पत्र, मानव पाठकों के लिए लिखा गया एक परिष्कृत आख्यान, एक मशीन के लिए एक भयानक निर्देश पुस्तिका है।
वास्तव में वैज्ञानिक पत्र के साथ क्या गलत है?
लेखक दो मुख्य समस्याओं की पहचान करते हैं। सबसे पहले, "कहानी कहने का कर"। एक पूर्ण पत्र वास्तविक शोध के दौरान जो हुआ उसका शायद 20 प्रतिशत ही दर्शाता है। विफल प्रयोग, पैरामीटर समायोजन, सप्ताह तक चलने वाली मृत सड़कें: सब कुछ चला गया। एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो काम को पुनरुत्पादित करने की कोशिश करता है, वह लगभग तुरंत ही एक दीवार से टकरा जाता है।
दूसरा, "इंजीनियरिंग कर"। यहां तक कि वह जानकारी जो पत्र में शामिल है, अक्सर कार्य करने के लिए बहुत अस्पष्ट या अधूरी होती है। मुख्य कार्यान्वयन विवरण छोड़ दिए जाते हैं, या भाषा में वर्णित होते हैं जो एक मशीन के लिए (या, ईमानदारी से, किसी अन्य मानव के लिए) विश्वसनीय रूप से पालन करना बहुत अस्पष्ट है।
उनके प्रस्तावित समाधान को ARA कहा जाता है, जिसका अर्थ है एजेंट-नेटिव रिसर्च आर्टिफैक्ट। इसे एक दस्तावेज़ की तुलना में कम एक जीवंत लॉग के रूप में सोचें। "लाइव रिसर्च मैनेजर" नामक एक अंतर्निहित उपकरण स्वचालित रूप से एक शोधकर्ता जो कुछ भी करता है उसे अवलोकन और रिकॉर्ड करता है, इसलिए कुछ भी खो नहीं जाता है। यदि आप अभी भी अंत में एक पारंपरिक पीडीएफ चाहते हैं, तो सिस्टम पूर्ण रिकॉर्ड से एक उत्पन्न कर सकता है।
क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिर्फ चीजें बना लेगी?
यह स्पष्ट चिंता है, और लियू इसे गंभीरता से लेती हैं। बड़े भाषा मॉडल, ChatGPT और Claude जैसे उपकरणों के पीछे की कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक, कठोर तर्क के बजाय संभावना पर काम करते हैं, जिसका मतलब है कि वे "हेलुसिनेट" कर सकते हैं, आत्मविश्वास से ऐसी चीजें बता सकते हैं जो सरलतः गलत हैं।
लियू का उत्तर पहली कृत्रिम बुद्धिमत्ता की जांच करने के लिए दूसरी कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना नहीं है। इसके बजाय, वह न्यूरोसिम्बोलिक तकनीकों का उपयोग करके एक औपचारिक प्रणाली बना रही है, एक दृष्टिकोण जो गन्दे वास्तविक दुनिया की जानकारी को संभालने की एक तंत्रिका नेटवर्क की क्षमता को शास्त्रीय कंप्यूटिंग के कठोर तार्किक नियमों के साथ जोड़ता है। ARA में प्रत्येक दावे को एक गणितीय सूत्र के रूप में व्यक्त करने योग्य होना चाहिए और सिस्टम द्वारा साबित करने योग्य होना चाहिए। कोई सूत्र नहीं, कोई दावा नहीं।
यह महत्वाकांक्षी है। यह भी, वह स्वीकार करती है, अभी भी प्रगति पर है।
काम करने वाले वैज्ञानिकों के लिए इसका क्या मतलब है?
अधिकांश शोधकर्ताओं के लिए अभी: तुरंत बहुत कुछ नहीं बदलता है। ARA एक प्रस्ताव है, एक मानदंड नहीं जिसे किसी ने अभी तक अपनाया है। लेकिन अंतर्निहित तनाव वास्तविक है और बढ़ रहा है। अध्ययन पहले से ही सुझाते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण व्यक्तिगत करियर को बढ़ावा दे सकते हैं जबकि पूरे क्षेत्र में कम वास्तविक नई विचारें उत्पन्न करते हैं।
लियू अधिकांश से आगे जाती है। उन्होंने हाल ही में "द एंड ऑफ ह्यूमन-इन-द-लूप" नामक एक लेख लिखा है, तर्क देते हुए कि एक ऐसा बिंदु आएगा जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने सभी विशेषज्ञ मानव ज्ञान को अवशोषित कर लिया है और अब लोगों को इसे मार्गदर्शन करने की आवश्यकता नहीं है। चाहे यह रोमांचक लगे या चिंताजनक, संभवतः यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप अपनी सुबह की कॉफी के बारे में कैसा महसूस करते हैं।
सामान्य प्रश्न
क्या वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सामान्य पत्र बेहतर तरीके से पढ़ना सिखा सकते हैं?
लियू कहती हैं कि एक स्मार्ट पाठक समाधान नहीं है क्योंकि जानकारी पत्र में कभी नहीं थी। शोध प्रक्रिया का लगभग 80 प्रतिशत, निर्णय और विफलताओं सहित, प्रकाशन से पहले त्यागा जाता है, इसलिए निकालने के लिए कुछ भी नहीं बचा है।
क्या ARA अभी उपयोग के लिए उपलब्ध है?
पत्र ही एक प्रदर्शन के रूप में ARA प्रारूप में ऑनलाइन है, और लियू की एजेंट नेटिव रिसर्च लैब टूलिंग पर काम कर रहा एक प्रारंभिक-चरण स्टार्टअप है। अभी तक कोई व्यापक रूप से उपलब्ध उत्पाद मौजूद नहीं है।
इस काम को कौन वित्त पोषित या समर्थन कर रहा है?
लियू ने मई 2025 में पालो अल्टो में एक स्टार्टअप के रूप में एजेंट नेटिव रिसर्च लैब की सह-स्थापना की। मूल शोध मिशिगन विश्वविद्यालय में उनके पीएचडी काम के हिस्से के रूप में किया गया था, जो 2025 में पूरा हुआ।
