संज्ञानात्मक तंत्रिका वैज्ञानिक सारा बाल्देव ने अपनी लगातार व्यावसायिक यात्राओं के दौरान अपने 15-वर्षीय बेटे के साथ संपर्क बनाए रखने के लिए खुद का एक व्यक्तिगत AI क्लोन बनाया है।
'डिजिटल अभिभावक' कैसे बनाया गया
यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI उनके व्यक्तित्व की यथासंभव सटीक नकल करे, सारा बाल्देव ने इस प्रक्रिया को पेशेवर सावधानी के साथ अपनाया। उन्होंने अपने बेटे के साथ अपनी वास्तविक बातचीत के स्क्रीनशॉट, साथ ही अपने जीवन के मूल्यों, पालन-पोषण के सिद्धांतों और पारिवारिक नियमों का विवरण देने वाले दस्तावेज़ सिस्टम में अपलोड करके चैटबॉट को प्रशिक्षित किया। इसका उद्देश्य किशोर बेटे को अपनी अनुपस्थिति में सलाह या समर्थन के लिए 'डिजिटल माँ' के पास जाने का अवसर प्रदान करना था।
तकनीक का अप्रत्याशित उपयोग
बेटे ने AI क्लोन से पूछा कि वह अपनी असली माँ को शिकागो के एक कॉफी शॉप में अपने दोस्तों से मिलने की अनुमति देने के लिए कैसे मना सकता है। AI ने माँ के ही विचारों के आधार पर तर्क जुटाए। बेटे ने उस सलाह का उपयोग किया, और माँ उनसे सहमत हो गई।
माँ की प्रतिक्रिया: "मेरे ही तर्कों के जरिए मेरे साथ हेरफेर किया गया"
इसके बारे में जानकर सारा बाल्देव को मिली-जुली भावनाओं का अनुभव हुआ। "बाद में मेरी सहज प्रतिक्रिया थी: 'हे भगवान, मेरे ही तर्कों के माध्यम से मेरे साथ हेरफेर किया गया'", — उन्होंने एक साक्षात्कार में साझा किया Business Insider.
हालाँकि, स्थिति पर विचार करने के बाद, तंत्रिका वैज्ञानिक ने अपने बेटे की चतुराई की सराहना की: "मैंने इस पर विचार किया और सोचा कि यह वास्तव में तकनीक का उपयोग करने का एक बहुत ही चालाकी भरा तरीका है, क्योंकि मैंने इसकी योजना इस तरह से नहीं बनाई थी।"
भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है
यह मामला एक मज़ेदार पारिवारिक कहानी से कहीं बढ़कर है। यह इस बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है कि हम पारस्परिक संबंधों में AI को कैसे एकीकृत करते हैं। एक ओर, तकनीक संचार की निरंतरता बनाए रखते हुए किसी प्रियजन की शारीरिक अनुपस्थिति की भरपाई करने में मदद कर सकती है। दूसरी ओर, यह बातचीत के नए, अप्रत्याशित परिदृश्य बनाती है, जहाँ एल्गोरिदम का उपयोग माता-पिता के नियंत्रण को दरकिनार करने या एक प्रकार के 'हेरफेर' के लिए किया जा सकता है, भले ही उन्हें नियमों का सख्ती से पालन करने के लिए प्रोग्राम किया गया हो।
सारा बाल्देव का प्रयोग स्पष्ट रूप से दिखाता है: जब हम मशीनों को अपने शब्द, तर्क और मूल्य प्रदान करते हैं, तो हमें इस बात के लिए तैयार रहना चाहिए कि इन उपकरणों का उपयोग उन तरीकों से किया जाएगा जिनकी हम हमेशा भविष्यवाणी नहीं कर सकते।
