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एआई मिराज” का उपयोग विभिन्न हालिया लेखों और चर्चाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास की अतिरंजित प्रचार-प्रसार और इसके वर्तमान अनुप्रयोग की अक्सर अधिक विनम्र, चुनौतीपूर्ण या भ्रमात्मक वास्तविकता के बीच अंतर का वर्णन करने के लिए किया जाता है। हालिया भाषण से “एआई मिराज” के साथ जुड़े प्रमुख विषय और दृष्टिकोण यहां दिए गए हैं 1। अत्यधिक वादा किया गया प्रदर्शन और टूटी हुई प्रणाली

हाइप बनाम। वास्तविकता: कई लेख इस तथ्य पर केंद्रित हैं कि एआई समाधान, भव्य विपणन के बावजूद, अक्सर वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक परिस्थितियों में अपेक्षाओं को पूरा करने में विफल रहते हैं। कंपनियां भारी निवेश करती हैं, लेकिन उन्हें लगता है कि एआई सिस्टम अक्सर वादा किए गए परिणाम प्रदान नहीं करते हैं, कभी-कभी खराब एल्गोरिदम या मौजूदा “विघटित प्रणालियों” के साथ दोषपूर्ण एकीकरण के कारण

ब्लैक बॉक्स समस्या: व्यवसायों के लिए, एआई अक्सर एक अस्पष्ट “ब्लैक बॉक्स” होता है – इसके निर्णयों की तंत्र अज्ञात होती हैं, जो विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल निदान जैसे उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में महत्वपूर्ण होते हैं।

“काम करना” बनाम “आइ” एआई गैप: कुछ सुझाव देते हैं कि अधिकांश संगठन बुनियादी व्यावसायिक समस्याओं (“एआई करना”) पर लागू करने के बजाय बुद्धिमत्ता की उपस्थिति का पीछा कर रहे हैं। वे स्थिति प्रतीक चाहते हैं, लेकिन पर्याप्त मूल्य निकालने के लिए आवश्यक डेटा बुनियादी ढांचे, पुनः डिज़ाइन की गई प्रक्रियाएं और स्पष्ट रणनीति का अभाव है।

निर्मित डेटा: एआई मिराज का एक अंधेरा पक्ष बनावट या धोखाधड़ी के आंकड़ों का खतरा है, जो एआई मॉडलों के लिए अच्छी तरह से जहर हो सकता है। समझौता किए गए डेटा पर प्रशिक्षण से विकृत मॉडल, दोषपूर्ण निर्णय और पूर्वाग्रह या झूठ का प्रसार हो सकता है, जिसका उदाहरण डीपफेक और नकलीकरण की वृद्धि है।

मेट्रिक्स मिराज (उत्पादक क्षमताएं): बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में, कुछ कथित “उत्पादित क्षमताएँ” (जैसे समस्या-समाधान की क्षमता में अचानक छलांग लगाना) बेंचमार्क में उपयोग किए जाने वाले पास-फेल मीट्रिक के सांख्यिकीय कलाकृतियां हो सकती हैं। जब शोधकर्ता रैखिक मापदंडों का उपयोग करते हैं जो आंशिक सटीकता को पुरस्कृत करते हैं, तो ऐसा प्रतीत होता है कि अचानक “उदय” अक्सर गायब हो जाता है, जिसके बजाय सुधार की स्थिर, रैखिक प्रगति प्रकट होती है।

पैटर्न मान्यता बनाम बुद्धिमत्ता: कुछ आलोचकों का तर्क है कि आधुनिक एआई, विशेष रूप से एलएलएम में वास्तविक बुद्धि या मानवीय विचारधारा नहीं होती। इसके बजाय, वे अपने विशाल प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न के आधार पर मानव भाषा और प्रतिक्रियाओं की नकल करते हुए “उन्नत पैटर्न पहचान” के स्वामी हैं, जिससे समझ का एक आकर्षक भ्रम पैदा होता है।

गोल्ड रश: एआई क्षेत्र में पूंजी का भारी प्रवाह और बढ़ते मूल्य निर्धारण “उन्नतिवाद के बंद सर्किट” का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जहां प्रौद्योगिकी कंपनियां और निवेशक घनिष्ठ रूप से आपस में जुड़ा हुआ है, जिससे वास्तविक बाजार की मांग को वित्तीय अटकलों से अलग करना कठिन हो जाता है।

अस्थिर आधार: एआई का समर्थन करने वाली वित्तीय पारिस्थितिकी तंत्र को कभी-कभी अस्थिर बताया जाता है। डेटा सेंटर और हार्डवेयर में अरबों को अंतहीन विकास के वादे पर डाला जाता है, जिससे यह खतरा पैदा हो सकता है कि यदि “भ्रम” टूट जाए तो ये निवेश “तकनीकी सोने की धड़कन का ध्वस्त स्मारक” बन जाएंगे संक्षेप में, “एआई मिराज” एक ऐसा शब्द है जिसका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आसपास अत्यधिक उत्साह और अवास्तविक अपेक्षाओं से सावधान करने के लिए किया जाता है, जिसमें तकनीकी विफलताओं और डेटा अखंडता समस्याओं से लेकर बाजार पर अटकलों तक तथा इस बात पर दार्शनिक बहस को उजागर किया गया है कि क्या वर्तमान एआई वास्तविक बुद्धि है या केवल परिष्कृत अनुकरण। विजय गर्ग सेवानिवृत्त प्रिंसिपल, शैक्षिक स्तंभकार, प्रख्यात शिक्षाविद्, गली कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब