Artificial Intelligence, Chat GPT - Part -5
अब बात करते हैं Machine Learning की... यह बहुत बड़ा Buzzword है. और यकीन मानिये, हम इसे रोजाना उपयोग करते हैं... आपको पता भी नहीं लगता होगा, लेकिन ML की सहायता से आप एक दिन में कई Decisions लेते हैं, और आगे तो यह बढ़ता ही जाना है.
सबसे पहले बात करते हैं Learning की.
Learning एक व्यापक सतत् एवं जीवन पर्यन्त चलनेवाली प्रक्रिया है। मनुष्य जन्म के उपरांत ही सीखना प्रारंभ कर देता है और जीवन भर कुछ न कुछ सीखता रहता है। धीरे-धीरे वह अपने को वातावरण से समायोजित करने का प्रयत्न करता है। इस समायोजन के दौरान वह अपने अनुभवों से अधिक लाभ उठाने का प्रयास करता है।
एक छोटा बच्चा होता है... आप उसे बैठना, उठना, खड़ा होना, चलना सिखाते हैं... उसे शब्दों की पहचान कराते हैं, उसे अच्छा बुरा बताते हैं... और यह एक लम्बी प्रक्रिया है.. कई साल लगते हैं इन सबमे.
आप बच्चे को रोजाना Inputs देते हैं.... आप उसे बताते हैं कि रोटी कैसे खानी है, bread कैसे खानी है, फ्रूट्स कैसे खाने हैं....Drinks कैसे पीने हैं...कई बार आप उसे यह चीजें खा पी कर दिखाते हैं... वह आपको देख कर उस काम को करता है... और फिर उस काम को अपने आप बिना आपकी मदद के करने लगता है.
यहाँ आपने एक Learning Model बना लिया...आपने Input दिया... कि रोटी का टुकड़ा तोड़ कर खाना है, Bread को दूध, चाय के साथ या सैंडविच की तरह खाना है.... केले का छिलका उतार कर खाना है, दशहरी आम है तो उसे चूस कर खाना है.....यह एक छोटा सा Learning Model है... आप बच्चे के सामने यह क्रिया करेंगे तो उसका मस्तिष्क इन्हे समझेगा, और इसे अपने दिमाग में store कर लेगा.
बाद में उसे केला दिखेगा, तो वह अपने आप उसका छिलका उतार कर खा लेगा. उसे सैंडविच दिखेगा, तो वह उसे रोटी की तरह टुकड़े करके सब्जी के साथ नहीं खायेगा...वह एक सही Decision ले पायेगा......यही Learning है, जो लगातार Learning Models को evaluate करने और अनुभवों से आती है.
Machine Learning में एक ML Software या Algorithm को Data Input करके दिया जाता है... ताकि वह उस data में दी गई बातों को समझे और store कर ले.... और बाद में Decision लेने में सक्षम हो.
चलिए एक उदाहरण से इसे सीखते हैं.... Social मीडिया तो आप सभी इस्तेमाल करते ही हैं. मैं 2005-06 से social मीडिया इस्तेमाल कर रहा हूँ.. उस ज़माने में Orkut की धूम थी... ट्विटर भी नया नया आया था... उस समय Social Media पर Fake News को control करने की कोई व्यवस्था नहीं थी, Spam रोकने का कोई जुगाड़ नहीं था, और ना ही Content Moderation था... मतलब जिसको जो मर्जी आये वही लिखता था... कोई reporting mechanism भी नहीं था.
फिर Facebook भी आ गया...और लोगों ने अब Good Morning Good Evening messages लिखने के अलावा Social Media के दूसरे फायदे भी देखने जानने शुरू किये.
धीरे धीरे User Content की मात्रा बेहिसाब बढ़ने लगी...Content Engagement बढ़ने लगा, नये Business Use Cases सामने आने लगे... Social Media पर Sales, Marketing, Education के क्षेत्र में opportunities बनने लगी....और साथ ही यह भी इन कंपनियों को समझ आने लगा कि इतने सारे Content को Control या Moderate करना जरूरी है.. अन्यथा यह Platforms अपनी महत्ता खो देंगे, और इनका दुरूपयोग होने लगेगा.
2010 के आस पास Myspace और Facebook ने Manual Content Moderation करना शुरू किया... इन्होंने Staff बैठाया, और वह लोग Manually Content देखते थे, और उसमे कोई गलती दिखती थी तो उसे Flag या Remove कर दिया जाता था.
लेकिन जैसे जैसे Social Media Users की संख्या Billions में जाने लगी, इन कंपनियों को समझ आ गया कि ऐसे काम नहीं चलेगा.. कुछ तो Automation करना पड़ेगा.. Technology की सहायता लेनी ही पड़ेगी... वरना content moderation के लिए ही लाखों लोगों को रखना पड़ेगा, और यह कम्पनिया दिवालिया हो जाएंगी
इसी दौरान अरब Spring भी हुआ, भारत में अन्ना आंदोलन भी हुआ... इन दोनों घटनाओं में Social Media की बहुत बड़ी भूमिका थी.... और यह समझ आ गया था कि Content को Narrative बनाने बिगाड़ने के लिए काम में लिया जा सकता है... Content को Control कर लिया जाए तो Narrative भी Control किये जा सकते हैं.
बस यहीं से Social Media में Machine Learning की शुरुआत होती है.
दुनिया में सैकड़ों भाषाएं हैं, हजारों Diallects हैं, इसके अलावा हिंगलिश जैसी अनगिनत mixed writing techniques हैं... इसके अलावा abbreviation हैं.... TTYL, IDK, FOFF, FU जैसे शब्द हैं.
Social media कंपनियों ने Algorithms बनाई... जो इन सभी भाषाओं को NLP के माध्यम से समझे, इनका सही Context समझे, विभिन्न Diallects को समझे, अक्षरों शब्दों को तोड़े, segments बनाये, और फिर उस Content का सही मतलब निकाल कर उसे Moderate करे.
यह Algorithms रोजाना करोड़ों लोगों की posts को process करती थी, उसमे लिखे गए शब्दों को Learn करती थी, और फिर समझती थी कि क्या शब्द सही है, क्या गलत है. यह algorithm किसी भी दी गई खबर को सही sources द्वारा प्रचारित खबरों से Match करती थी, और फिर decide करती थी कि यह खबर सही है या fake है.
और अब यह सब काम Automatically हो जाता है.. Algorithms real time में आपके content को evaluate करती है, और Decision ले लेती है.
ऐसे ही Spam के लिए कुछ Conditions बनाई गई... कोई भी इंसान अगर उन conditions में दिए गए व्यवहार को करता था, तो यह Algorithms उसे Spam घोषित कर देती थी.
इन algorithms के लिए Datasets था हमारी posts, ट्वीट्स, फोटो, वीडियो... मतलब हमारा content.
लगभग दशक भर में यह ML Algorithms इतना सीख गई, कि अब यह Automatically Content moderate करने लगी. यह फोटो को भी जाँच सकती हैं.. अगर फोटो में किसी की Dead Body है, कोई accident की फोटो है... तो अपनी Learning का उपयोग कर यह उस फोटो को Hide कर देती हैं, और उस पर एक Warning दे देती हैं.. कि content आपको विचलित कर सकता है.
आप ट्विटर पर ट्वीट करते समय कुछ शब्द लिखेंगे, जैसे Idiot... तो ट्वीटर आपको ट्वीट करने से पहले एक Warning देगा. आप कोई गाली देंगे.. बेशक़ वो हिंदी में हो, तब भी warning मिलेगी.. या फिर आपका Account suspend हो जायेगा.
लोगों ने इससे बचने के रास्ते भी निकाले.... MC BC की जगह M*C B*C लिखना शुरू किया... लेकिन ML Algorithm ने इन stars का context भी Learn कर लिया, और ऐसी लिखी बातों को भी ब्लॉक करना शुरू कर दिया.
वहीं यह भी माना जाता है, कि ML Algorithm अगर Biased हो, तो वह आपके सही Content को भी ब्लॉक कर देगी.
ऐसा हमने देखा भी है... RW वाले कुछ लिखते हैं, उन्हें warning आ जाती है... लेकिन वही बात LW वाले लिखते हैं, उनका कुछ नहीं होता. किसी ख़ास विचारधारा वालों के ID suspend होते हिन्दू, किसी के नहीं होते.
ML में biasedness होना एक बहुत बड़ा Loophole है.. जिस पर अब चर्चा होने लगी है... अगर आपका Learning Model ही biased है, तो उसके Decision भी biased होंगे.
ChatGPT के साथ भी यही हुआ.. वह आपके भगवान राम पर Jokes लिख देता है, लेकिन किसी और धर्म मजहब के बारे में Comment नहीं करता. क्यूंकि उसके Learning Model में यही सिखाया गया है.
Learning में Biasedness होना एक बहुत बड़ा मुद्दा है, और इस पर भविष्य में भी बहस होती रहेगी.
अगले अंक में जानेंगे कि ML की सहायता से AI Photos कैसे बनती हैं.
Part - 1 - https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=6690866274258206&id=100000046987235&mibextid=Nif5oz
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Part -4- https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=6719328468078653&id=100000046987235&mibextid=Nif5oz
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