क्या आपको हर काम के लिए AI का उपयोग करना चाहिए? हार्वर्ड के प्रोफेसर के पास एक सरल परीक्षण है

मुख्य बिंदु

• ब्रूस श्नीयर हार्वर्ड कैनेडी स्कूल और टोरंटो विश्वविद्यालय के मंक स्कूल में जनता नीति पढ़ाते हैं।
• उनके छात्र नियमित रूप से लेखन असाइनमेंट पूरा करने के लिए AI का उपयोग करते हैं, जिसे वह तर्क देते हैं कि उनकी ट्यूशन निवेश बर्बाद करता है।
• AI शोधकर्ता डैनियल मिस्लर की "काम बनाम जिम" रूपरेखा यह तय करने का एक स्पष्ट तरीका प्रदान करती है कि AI सहायता कब आपको नुकसान पहुंचाती है।
• मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि AI काम कर सकता है या नहीं, बल्कि यह है कि इसे स्वयं करना ही बिंदु है या नहीं।

ब्रूस श्नीयर को एक समस्या का सामना करना पड़ता है जो दुनिया भर के प्रोफेसरों में साझा है। उनके छात्र, दुनिया के सबसे प्रतिस्पर्धी जनता नीति कार्यक्रमों में नामांकित हैं, AI द्वारा लिखे गए निबंध जमा करते हैं।

वह हार्वर्ड कैनेडी स्कूल और टोरंटो विश्वविद्यालय के मंक स्कूल ऑफ ग्लोबल अफेयर्स एंड पब्लिक पॉलिसी में पढ़ाते हैं। उनके छात्र सीखने के लिए काफी फीस का भुगतान कर रहे हैं। और फिर वे चुपचाप सोच-विचार को चैटबॉट को सौंप देते हैं।

अगर AI उनका भविष्य है तो यह क्यों मायने रखता है?

यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि लेखन वास्तव में कभी उत्पाद नहीं था। सोच-विचार थी।

श्नीयर, द गार्डियन में लिखते हुए, AI शोधकर्ता डैनियल मिस्लर से एक रूपरेखा उधार लेते हैं जो इस जाल को समझाती है। मिस्लर इसे काम और जिम के बीच का अंतर कहते हैं।

काम पर, आउटपुट महत्वपूर्ण है। यदि सॉफ्टवेयर आपके इनवॉइस को तेजी से संसाधित कर सकता है, तो इसका उपयोग करें। इनवॉइस परवाह नहीं करता कि इसे कैसे दाखिल किया गया।

जिम अलग है। आप किसी को अपनी ओर से वजन उठाने के लिए नियुक्त नहीं करते हैं और मजबूत होने की उम्मीद नहीं करते हैं। संघर्ष तंत्र है। इसे छोड़ दीजिए और आप लाभ को छोड़ दीजिए।

लेखन, मिस्लर और श्नीयर का तर्क है, अक्सर काम के रूप में सजाई गई एक जिम गतिविधि है।

तो आपको वास्तव में कब AI का उपयोग करना चाहिए?

शुरू करने से पहले एक प्रश्न पूछें: क्या तैयार उत्पाद मायने रखता है, या इसे तैयार करना मायने रखता है?

यदि आप एक मानक अनुबंध खंड का मसौदा तैयार कर रहे हैं, किसी रिपोर्ट को प्रारूपित कर रहे हैं, या किसी बैठक को सारांशित कर रहे हैं जिसमें आप पहले से उपस्थित थे, तो आउटपुट महत्वपूर्ण है। AI एक उचित उपकरण है।

यदि आप स्पष्ट रूप से तर्क करना सीखने की कोशिश कर रहे हैं, किसी नीति समस्या के बारे में सोच-विचार कर रहे हैं, या उस तरह का निर्णय तैयार कर रहे हैं जो आपको दस साल में पदोन्नत करता है, तो प्रक्रिया मायने रखती है। उस प्रक्रिया को बड़े भाषा मॉडल, ChatGPT जैसे चैटबॉट्स के पीछे की तकनीक को सौंप देना, का मतलब है कि आप उस लाभ को दूर करते हैं जिसके लिए आप आए थे।

यही तर्क कक्षा के बाहर भी लागू होता है। एक नर्स अनुपालन के लिए घटना रिपोर्ट लिख रहा है वह काम कर रहा है। एक नर्स जो क्लिनिकल टिप्पणियों को दस्तावेज़ करने का तरीका सीखने से बचने के लिए AI का उपयोग कर रहा है वह जिम को छोड़ रहा है।

छात्रों और पेशेवरों को वास्तव में क्या करना चाहिए?

श्नीयर कहते हैं कि कभी भी AI का उपयोग न करें। वह कहते हैं कि जब आप करते हैं तो आप क्या छोड़ रहे हैं इस बारे में ईमानदार रहें।

छात्रों के लिए, इसका मतलब है AI को एक जांच उपकरण या एक शुरुआती संकेत के रूप में व्यवहार करना, भूतलेखक के रूप में नहीं। पहले स्वयं तर्क का मसौदा तैयार करें। फिर AI से पूछें कि यह कहां कमजोर है। यह क्रम महत्वपूर्ण है।

कौशल बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, यही अनुशासन लागू होता है। धाराप्रवाहता दोहराव से आती है। ऐसा कोई शॉर्टकट नहीं है जो धाराप्रवाहता को पीछे छोड़ देता है।

यह रूपरेखा एक बार सुनने के बाद लगभग अपमानजनक रूप से सरल है। काम बनाम जिम। आउटपुट बनाम प्रक्रिया। यह AI निबंध जमा करने वाले छात्रों को नहीं रोकेगा, लेकिन यह ईमानदारी से सोचने के लिए तैयार किसी को भी शुरू करने के लिए एक स्पष्ट जगह देता है।

सामान्य प्रश्न

क्या इसका मतलब है कि AI उपकरण सीखने के लिए खराब हैं?

स्वचालित रूप से नहीं। AI एक उपयोगी जांच या प्रतिक्रिया उपकरण हो सकता है जब आप पहले अंतर्निहित सोच-विचार करते हैं। समस्या यह है कि इसे पूरी तरह से सोच-विचार को छोड़ने के लिए उपयोग किया जाए।

मुझे कैसे पता चलेगा कि कोई काम "काम" है या "जिम"?

पूछें कि क्या कार्य को स्वयं पूरा करने से आप किसी ऐसी चीज़ में बेहतर होंगे जिसकी आप परवाह करते हैं। यदि हां, तो इसे स्वयं करें। यदि एकमात्र चीज़ जो महत्वपूर्ण है वह तैयार परिणाम है, तो AI सहायता उचित है।