क्या एआई युग में सांस्कृतिक विकास रुक जाएगा? सुविधा के पीछे बढ़ती "समानता" — एक ऐसा भविष्य जहां केवल एआई द्वारा चुने जाने वाले आसान अभिव्यक्तियाँ ही बचेंगी

जैसे-जैसे जनरेटिव एआई का विस्तार हो रहा है, "इंटरनेट एआई-जनित सामग्री से भर जाएगा और अंततः एआई एआई से सीखकर खराब हो जाएगा" इस चिंता को कई बार व्यक्त किया गया है। हालांकि, Phys.org द्वारा प्रस्तुत नवीनतम शोध इस "भविष्य की चिंता" को एक कदम आगे ले जाता है। निष्कर्ष यह है कि संस्कृति का समरूपीकरण, पुनः सीखने की प्रतीक्षा किए बिना, पहले से ही हो सकता है। और इसका कारण "मॉडल कितना बुद्धिमान है" से अधिक, संचालन की पुनरावृत्ति में है।

1) प्रयोग "विज़ुअल टेलीफोन गेम"——एआई के बीच में चलाया गया

शोधकर्ताओं ने जो किया वह कोई असाधारण प्रॉम्प्ट प्रतियोगिता नहीं थी। यह सेटअप सरल था, और इसलिए डरावना।
पाठ से छवि बनाने वाला एआई और छवि को पाठ (कैप्शन) में बदलने वाला एआई को जोड़कर, निम्नलिखित चक्र को दोहराया गया।

• पाठ (प्रॉम्प्ट) → छवि निर्माण

• निर्मित छवि → कैप्शनिंग (विवरण)

• उस विवरण को अगले छवि निर्माण प्रॉम्प्ट में बदलना

• इसे दर्जनों, सैकड़ों बार दोहराना

यहां मुख्य बिंदु यह है कि एआई को अतिरिक्त रूप से नहीं सिखाया गया है। यह "सीखने की गुणवत्ता में गिरावट" की बात नहीं है, बल्कि सिर्फ उपयोग की पुनरावृत्ति से, आउटपुट समान दिशा में आकर्षित होते हैं।

वास्तव में, चाहे प्रारंभिक प्रॉम्प्ट कितने भी विविध हों, चाहे निर्माण की यादृच्छिकता सेटिंग्स को बदल दिया जाए, अंतिम आउटपुट **बहुत सीमित "सुरक्षित दिखावट"** की ओर इकट्ठा हो गए। शोधकर्ताओं ने इसे "विज़ुअल एलेवेटर म्यूज़िक" (दृश्य लिफ्ट संगीत) कहा।यह सुव्यवस्थित है लेकिन सामग्री में कमजोर है, आरामदायक है लेकिन कुछ भी नहीं छोड़ता——यह वास्तव में "वह दिखावा" का चरम है।

2) यह क्यों संकेंद्रित होता है?——एआई केवल "आसानी से समझाई जा सकने वाली चीज़ों" को छोड़ता है

यह घटना "एआई की रचनात्मकता कम है" पर समाप्त नहीं होती। यह और अधिक संरचनात्मक है।
छवि→पाठ→छवि रूपांतरण में, आसानी से भाषा में बदले जा सकने वाले तत्व जीवित रहते हैं, जबकि भाषा में बदले जाने में कठिनाई वाले तत्व आसानी से हट जाते हैं।

उदाहरण के लिए, राजनीतिक नाटक का तनाव, व्यंग्य, समय की पृष्ठभूमि की गंध, पात्रों के संबंधों का "अंतराल", दृष्टि का अर्थ, स्थान की हवा। ये चीजें, कैप्शनिंग के चरण में "समझाना कठिन" होती हैं, इसलिए वे सामान्य संज्ञाओं और सुरक्षित विशेषणों में बदल जाती हैं।

इसके बाद अगले निर्माण में, उन "आसानी से समझाई जा सकने वाले शब्द समूहों" के लिए आदर्श छवि चुनी जाती है। इसे जितना अधिक दोहराया जाता है, काम के मूल में जो इरादा था वह वाष्पित हो जाता है, और कोई भी प्रभावित न करने वाला औसत दृश्य ही बचता है।

दिलचस्प बात यह है कि यह तथाकथित "मोड कोलैप्स" या "सीखने के डेटा प्रदूषण" की बात से पहले हो रहा है। इसका मतलब है कि भविष्य के एआई के एआई-जनित सामग्री को सीखने से पहले ही, "निर्माण→सारांश→पुनः निर्माण" की सांस्कृतिक पाइपलाइन अर्थ को कम करने की दिशा में स्वाभाविक रूप से काम करती है।

3) क्या शोध "अत्यधिक" है?——लेकिन वास्तविकता में यह अधिक सामान्य रूप से लूप करता है

"ऐसे एआई के बीच अनंत लूप, वास्तविकता में नहीं होते" आप सोच सकते हैं। लेकिन हमारे चारों ओर, बदले हुए रूप में लूप सामान्य हो रहे हैं।

• छवि को संक्षिप्त विवरण (कैप्शन/alt टेक्स्ट) में संक्षेपित किया जाता है

• लेख को बुलेट पॉइंट्स में संक्षेपित किया जाता है

• सारांश को थंबनेल या शॉर्ट वीडियो में पुनः पैकेज किया जाता है

• रैंकिंग में "मजबूत प्रकार" बचते हैं, और समान प्रकार की नकल की जाती है

• जनरेटिव एआई के विकल्पों से मानव द्वारा "सिर्फ चुनने" की प्रक्रिया बढ़ती है

यहां जो दोहराया जा रहा है वह है, काम की मूल्य को "बहुस्तरीय अनुवाद" और "चयन" के माध्यम से ले जाना। अनुवाद और चयन आवश्यक हैं, लेकिन जितना अधिक दोहराया जाता है, उतना ही आदर्श, सुरक्षित, समझाने योग्य, वाणिज्यिक रूप से सुरक्षित चीजें बचती हैं। शोध ने उस दबाव को लघु रूप में दिखाया है।

4) "संस्कृति का ठहराव नैतिक आतंक है" के जवाब में

नई तकनीक के आगमन पर "संस्कृति टूट जाएगी" की आवाजें हमेशा से रही हैं। यह तथ्य है कि फोटोग्राफी ने चित्रकला को नहीं मारा, फिल्म ने मंच को नहीं मारा, और डिजिटल ने नई अभिव्यक्ति को जन्म दिया।

लेकिन इस बार का फोकस "नए उपकरण का आगमन" नहीं है। संस्कृति, समान प्रकार के निर्माण, सारांश, सिफारिश, रैंकिंग उपकरणों के माध्यम से, वैश्विक स्तर पर बार-बार पुनःप्रसंस्करण की जा रही है।

पिछली तकनीकों ने अभिव्यक्ति के साधनों को बढ़ाया। लेकिन अब, अभिव्यक्ति के साधनों के बढ़ने के साथ-साथ, "वितरण के दौरान" अर्थ को कई बार संकुचित और पुनः निर्मित किया जाता है। और यह संकुचन, अनजाने में "औसत" की ओर झुकने की प्रवृत्ति रखता है। इसलिए यह केवल एक पुरानी चिंता नहीं है, बल्कि आधुनिक सूचना पारिस्थितिकी तंत्र की डिजाइन समस्या बन गई है।

5) "बड़ी मात्रा में उत्पादन करना = नवाचार" नहीं है

जनरेटिव एआई बड़ी मात्रा में विविधताएं उत्पन्न कर सकता है। लेकिन शोध जो दिखाता है वह यह है कि मात्रा का विस्फोट खोज स्थान के विस्तार के बराबर नहीं है।
चाहे कितनी भी छवियां उत्पन्न की जाएं, अगर वे केवल "संकीर्ण घाटी" के भीतर के छोटे अंतर हैं, तो संस्कृति का परिदृश्य नहीं बढ़ेगा। बल्कि, औसत घाटी ही गहरी हो जाएगी।

6) तो क्या करें?——"औसत की ओर आकर्षण" के खिलाफ डिजाइन

निराशावाद में समाप्त करने की आवश्यकता नहीं है। शोध जो दिखाता है वह यह है कि "अगर छोड़ दिया जाए तो संकेंद्रित होगा", "जरूर ठहराव होगा" नहीं। विरोधी उपायों की दिशा स्पष्ट है।

• विचलन को पुरस्कृत करें: असामान्य संरचना, शब्दावली, सामग्री को प्राथमिकता देने वाले मूल्यांकन मानदंड (जैसे "विरोधी-सुरक्षित स्कोर") को शामिल करें

• संदर्भ को बनाए रखने वाला वितरण: काम में निर्माण का इरादा, संदर्भ स्रोत, पृष्ठभूमि नोट्स जोड़ें, सारांश में खोने वाली जानकारी को मजबूत करें

• चयन प्रक्रिया को डिजाइन करें: विकल्पों से चुनने से पहले "क्या तोड़ना है/क्या बचना है" को परिभाषित करके निर्माण करें

• सिफारिश की विविधता प्रतिबंध: समान प्रकार के लगातार न दिखने के लिए, एक्सपोजर में न्यूनतम विविधता लागू करें

दूसरे शब्दों में, जितना अधिक एआई को "औसत जनरेटर" के रूप में सुविधाजनक रूप से चलाया जाता है, औसत उतना ही मजबूत होता है। इसलिए इसके विपरीत, औसत से विचलन लाभदायक होगा ऐसा सर्किट बनाना आवश्यक है।

7) सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया——"समझ में आता है", "आखिरकार डेटा", "मानव की जरूरत" में विभाजित

जब यह विषय सोशल मीडिया पर फैला, तो प्रतिक्रियाएं लगभग तीन तापमान क्षेत्रों में विभाजित हो गईं।

(1) "यह, अनुभव के रूप में समझ में आता है" समूह

"विज़ुअल एलेवेटर म्यूज़िक" रूपक के लिए, कई पोस्ट में मजबूत सहमति दिखाई दी। जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाले लोग विशेष रूप से "यह सुव्यवस्थित है, लेकिन कहीं न कहीं अनदेखा किया गया लगता है", "अजीब परिचितता का एहसास होता है" जैसे भावों के साथ "पतलापन" को व्यक्त करते हैं। यह प्रयोग के परिणाम का उपयोगकर्ता के अनुभव के साथ जुड़ने का क्षण था।

(2) "आखिरकार, यह डेटा और पूर्वाग्रह है" समूह

शोध द्वारा दिखाए गए 12 रूपांकनों के संकेंद्रण को "मॉडल की विशेषता" के अलावा "मानव द्वारा ली गई तस्वीरों के पूर्वाग्रह (जो अधिक आसानी से चित्रित होते हैं)" के प्रतिबिंब के रूप में देखने वाली प्रतिक्रिया भी मजबूत थी। इसका मतलब है कि एआई शून्य से नहीं बनाता, बल्कि मानव समाज की "फोटोग्राफी आदतें" और "लोकप्रियता" को बढ़ाता है। इसमें यह भी शामिल है कि "एआई को दोष देने से पहले, मानव का सांस्कृतिक उपभोग पहले से ही समरूप था"।

(3) "इसलिए मानव क्यूरेशन की जरूरत है" समूह

जितना अधिक एआई स्वायत्त रूप से चलता है, उतना ही मानव का संपादन, सौंदर्य दृष्टिकोण, संदर्भ जोड़ना का मूल्य बढ़ता है, ऐसा मानने वाले लोग हैं। "मानव अंत में चुनता है, इसलिए कोई समस्या नहीं" के बजाय, "अंत में चुनने में सक्षम होने के लिए, बीच में अर्थ गायब न हो" की दिशा में चर्चा आसानी से आगे बढ़ती है।

कुल मिलाकर, सोशल मीडिया का माहौल एआई की प्रशंसा या एआई के इनकार की ओर नहीं था, बल्कि "औसत की ओर लौटने की शक्ति" को ध्यान में रखते हुए, कहां मानव दिशा लेता है की ओर संकेंद्रित हो रहा था।

8) निष्कर्ष——संस्कृति को समतल करने वाला, प्रदर्शन नहीं बल्कि "कैसे चलाया जाता है"

इस शोध का सबसे डरावना पहलू यह है कि इसके लिए न तो बुरी नीयत की जरूरत है और न ही षड्यंत्र की। पुनः सीखने के प्रदूषण की प्रतीक्षा किए बिना, केवल सुविधाजनक रूप से, केवल पुनरावृत्ति से, अर्थ पतला हो जाता है।
इसलिए पूछना चाहिए "क्या एआई रचनात्मक है" से अधिक। क्या हम, रचनात्मकता को घटाने वाले वितरण सर्किट को, सुविधा के नाम पर बना रहे हैं।

"वह दिखावा" एक संवेदनाहारी बन सकता है। आरामदायकता, संदेह की शक्ति को सुला देती है।
"विज़ुअल एलेवेटर म्यूज़िक" शब्द इसलिए चुभता है क्योंकि हमारे समय की टाइमलाइन कभी-कभी बैकग्राउंड म्यूज़िक की तरह बहती है। संस्कृति को औसत न बनाने के लिए जरूरी है, निर्माण की