एआई अब अपना खुद का कंप्यूटर कोड लिख सकता है। यह इंसानों के लिए अच्छी खबर है।

जैसे ही टॉम स्मिथ को कोडेक्स पर हाथ मिला – एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक जो अपने कंप्यूटर प्रोग्राम लिखती है – उसने इसे एक नौकरी के लिए साक्षात्कार दिया।

उन्होंने पूछा कि क्या यह “कोडिंग चुनौतियों” से निपट सकता है, जो कि Google और फेसबुक जैसी सिलिकॉन वैली कंपनियों में बड़ी-पैसे वाली नौकरियों के लिए साक्षात्कार करते समय प्रोग्रामर अक्सर सामना करते हैं। क्या यह एक प्रोग्राम लिख सकता है जो एक वाक्य में सभी रिक्त स्थान को डैश से बदल देता है? इससे भी बेहतर, क्या यह एक ऐसा लिख ​​सकता है जो अमान्य ज़िप कोड की पहचान करता है?

कई अन्य कार्यों को पूरा करने से पहले इसने दोनों को तुरंत किया। गैडो इमेजेज नामक एआई स्टार्टअप की देखरेख करने वाले एक अनुभवी प्रोग्रामर स्मिथ ने कहा, “ये ऐसी समस्याएं हैं जिन्हें हल करना बहुत सारे मनुष्यों के लिए कठिन होगा, जिसमें मैं भी शामिल हूं, और यह दो सेकंड में प्रतिक्रिया टाइप कर देगा।” “यह देखना डरावना था।”

कोडेक्स एक ऐसी तकनीक की तरह लग रहा था जो जल्द ही मानव श्रमिकों की जगह ले लेगी। जैसा कि स्मिथ ने प्रणाली का परीक्षण जारी रखा, उन्होंने महसूस किया कि डिब्बाबंद साक्षात्कार के सवालों के जवाब देने के लिए इसका कौशल एक आदत से परे है। यह एक प्रोग्रामिंग भाषा से दूसरी प्रोग्रामिंग भाषा में अनुवाद भी कर सकता है।

फिर भी कई हफ्तों तक इस नई तकनीक के साथ काम करने के बाद, स्मिथ का मानना ​​​​है कि यह पेशेवर कोडर्स के लिए कोई खतरा नहीं है। वास्तव में, कई अन्य विशेषज्ञों की तरह, वह इसे एक ऐसे उपकरण के रूप में देखता है जो मानव उत्पादकता को बढ़ावा देगा। यह लोगों की एक पूरी नई पीढ़ी को कंप्यूटर की कला सीखने में मदद कर सकता है, उन्हें यह दिखाकर कि कैसे कोड के साधारण टुकड़े लिखना है, लगभग एक निजी ट्यूटर की तरह।

“यह एक उपकरण है जो एक कोडर के जीवन को बहुत आसान बना सकता है,” स्मिथ ने कहा।

दुनिया की सबसे महत्वाकांक्षी अनुसंधान प्रयोगशालाओं में से एक, OpenAI द्वारा निर्मित कोडेक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की स्थिति में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। हालांकि पिछले एक दशक में एआई प्रौद्योगिकियों की एक विस्तृत श्रृंखला में छलांग और सीमा से सुधार हुआ है, यहां तक ​​​​कि सबसे प्रभावशाली प्रणालियों ने भी मानव श्रमिकों को बदलने के बजाय पूरक किया है।

एक तंत्रिका नेटवर्क नामक गणितीय प्रणाली के तेजी से बढ़ने के लिए धन्यवाद, मशीनें अब बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके कुछ कौशल सीख सकती हैं। उदाहरण के लिए, हजारों बिल्ली की तस्वीरों का विश्लेषण करके, वे बिल्ली को पहचानना सीख सकते हैं।

यह वह तकनीक है जो आपके iPhone में आपके द्वारा बोले जाने वाले आदेशों को पहचानती है, स्काइप जैसी सेवाओं पर भाषाओं के बीच अनुवाद करती है और पैदल चलने वालों और सड़क के संकेतों की पहचान करती है क्योंकि सेल्फ-ड्राइविंग कार सड़क की गति को कम करती है।
टॉम स्मिथ लाफायेट, कैलिफ़ोर्निया में अपने गृह कार्यालय में, 28 अगस्त, 2021। जैसे ही टॉम स्मिथ को कोडेक्स पर हाथ मिला – एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक जो अपने स्वयं के कंप्यूटर प्रोग्राम लिखती है – उन्होंने इसे एक नौकरी के लिए साक्षात्कार दिया। (जेसन हेनरी/द न्यूयॉर्क टाइम्स)

लगभग चार साल पहले, OpenAI जैसी प्रयोगशालाओं के शोधकर्ताओं ने तंत्रिका नेटवर्क डिजाइन करना शुरू किया, जिसमें हजारों डिजिटल किताबें, विकिपीडिया लेख और इंटरनेट पर पोस्ट किए गए सभी प्रकार के अन्य पाठ सहित गद्य की भारी मात्रा का विश्लेषण किया गया था।

उस सभी पाठ में पैटर्न को इंगित करके, नेटवर्क ने अनुक्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करना सीखा। जब किसी ने इन “सार्वभौमिक भाषा मॉडल” में कुछ शब्द टाइप किए, तो वे पूरे पैराग्राफ के साथ विचार को पूरा कर सकते थे। इस तरह, एक प्रणाली – GPT-3 नामक एक OpenAI निर्माण – अपने स्वयं के ट्विटर पोस्ट, भाषण, कविता और समाचार लेख लिख सकती है।

यहां तक ​​कि उन शोधकर्ताओं के लिए भी आश्चर्य की बात है जिन्होंने सिस्टम का निर्माण किया, यह अपने कंप्यूटर प्रोग्राम भी लिख सकता था, हालांकि वे छोटे और सरल थे। जाहिर है, इसने इंटरनेट पर पोस्ट किए गए अनगिनत कार्यक्रमों से सीखा था। इसलिए OpenAI एक कदम आगे बढ़ गया, गद्य और कोड दोनों की एक विशाल सरणी पर एक नई प्रणाली – कोडेक्स – का प्रशिक्षण।

परिणाम एक ऐसी प्रणाली है जो गद्य और कोड दोनों को एक बिंदु तक समझती है। आप सादे अंग्रेजी में काली पृष्ठभूमि पर बर्फ गिरने के बारे में पूछ सकते हैं, और यह आपको एक कोड देगा जो एक आभासी बर्फ़ीला तूफ़ान बनाता है। यदि आप नीली उछलती हुई गेंद मांगते हैं, तो वह आपको वह भी देगी।

“आप इसे कुछ करने के लिए कह सकते हैं, और यह इसे करेगा,” एक अन्य प्रोग्रामर अनिया कुबो ने कहा, जिसने तकनीक का उपयोग किया है।

कोडेक्स 12 कंप्यूटर भाषाओं में प्रोग्राम तैयार कर सकता है और उनके बीच अनुवाद भी कर सकता है। लेकिन यह अक्सर गलतियाँ करता है, और यद्यपि इसके कौशल प्रभावशाली हैं, यह मनुष्य की तरह तर्क नहीं कर सकता है। यह अतीत में जो कुछ भी देखा है उसे पहचान सकता है या उसकी नकल कर सकता है, लेकिन यह अपने आप सोचने के लिए पर्याप्त फुर्तीला नहीं है।

कभी-कभी, कोडेक्स द्वारा उत्पन्न प्रोग्राम नहीं चलते हैं। या उनमें सुरक्षा खामियां हैं। या वे कहीं नहीं आते हैं जो आप उन्हें करना चाहते हैं। ओपनएआई का अनुमान है कि कोडेक्स 37% समय सही कोड का उत्पादन करता है।

जब स्मिथ ने इस गर्मी में “बीटा” परीक्षण कार्यक्रम के हिस्से के रूप में सिस्टम का उपयोग किया, तो इसके द्वारा उत्पादित कोड प्रभावशाली था। लेकिन कभी-कभी, यह तभी काम करता है जब उसने एक छोटा सा बदलाव किया हो, जैसे कि अपने विशेष सॉफ़्टवेयर सेटअप के अनुरूप कमांड को ट्वीव करना या इंटरनेट सेवा तक पहुंच के लिए आवश्यक डिजिटल कोड जोड़ना जो वह क्वेरी करने का प्रयास कर रहा था।

दूसरे शब्दों में, कोडेक्स वास्तव में केवल एक अनुभवी प्रोग्रामर के लिए उपयोगी था।

लेकिन यह प्रोग्रामर को अपने दैनिक कार्य को बहुत तेजी से करने में मदद कर सकता है। यह उन्हें आवश्यक बुनियादी बिल्डिंग ब्लॉक्स खोजने में मदद कर सकता है या उन्हें नए विचारों की ओर इशारा कर सकता है। प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हुए, गिटहब, प्रोग्रामर के लिए एक लोकप्रिय ऑनलाइन सेवा, अब सह-पायलट प्रदान करता है, एक उपकरण जो आपके कोड की अगली पंक्ति का सुझाव देता है, जिस तरह से “स्वत: पूर्ण” उपकरण अगले शब्द का सुझाव देते हैं जब आप टेक्स्ट या ईमेल टाइप करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब Fast.ai की स्थापना करने वाले और OpenAI के काम पर आधारित भाषा तकनीक बनाने में मदद करने वाले जेरेमी हॉवर्ड ने कहा, “यह बिना ज्यादा कोड लिखे कोड लिखने का एक तरीका है।” “यह हमेशा सही नहीं होता है, लेकिन यह काफी करीब है।”

हॉवर्ड और अन्य लोगों का मानना ​​है कि कोडेक्स नौसिखियों को कोड सीखने में भी मदद कर सकता है। यह संक्षिप्त अंग्रेजी विवरण से सरल प्रोग्राम तैयार करने में विशेष रूप से अच्छा है। और यह दूसरी दिशा में भी काम करता है, सादे अंग्रेजी में जटिल कोड की व्याख्या करके। स्वीडन में एक उद्यमी जोएल हेलरमार्क सहित कुछ, पहले से ही इस प्रणाली को एक शिक्षण उपकरण में बदलने की कोशिश कर रहे हैं।

बाकी एआई लैंडस्केप समान दिखता है। रोबोट तेजी से शक्तिशाली होते जा रहे हैं। तो चैटबॉट ऑनलाइन बातचीत के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। लंदन में एआई लैब डीपमाइंड ने हाल ही में एक ऐसी प्रणाली बनाई है जो मानव शरीर में प्रोटीन के आकार की तुरंत पहचान करती है, जो नई दवाओं और टीकों को डिजाइन करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। उस कार्य में एक बार वैज्ञानिकों को दिन या साल भी लग जाते थे। लेकिन वे सिस्टम मानव विशेषज्ञ जो कुछ कर सकते हैं उसके केवल एक छोटे से हिस्से को प्रतिस्थापित करते हैं।

कुछ क्षेत्रों में जहां नई मशीनें तुरंत श्रमिकों की जगह ले सकती हैं, वे आम तौर पर नौकरियों में होती हैं जिन्हें भरने के लिए बाजार धीमा होता है। उदाहरण के लिए, रोबोट शिपिंग केंद्रों के अंदर तेजी से उपयोगी हो रहे हैं, जो गति बनाए रखने के लिए आवश्यक श्रमिकों को खोजने के लिए विस्तार और संघर्ष कर रहे हैं।

अपने स्टार्टअप के साथ, गाडो इमेजेज, स्मिथ ने एक ऐसी प्रणाली का निर्माण किया, जो अखबारों और पुस्तकालयों के फोटो अभिलेखागार के माध्यम से स्वचालित रूप से सॉर्ट कर सकती है, भूली हुई छवियों को फिर से शुरू कर सकती है, स्वचालित रूप से कैप्शन और टैग लिख सकती है, और अन्य प्रकाशनों और व्यवसायों के साथ तस्वीरें साझा कर सकती है। लेकिन तकनीक नौकरी के केवल एक हिस्से को ही संभाल सकती थी।

यह मनुष्यों की तुलना में तेजी से एक विशाल फोटो संग्रह के माध्यम से जा सकता है, छवियों के प्रकार की पहचान कर सकता है जो उपयोगी हो सकते हैं और कैप्शन पर एक स्टैब ले सकते हैं। लेकिन सबसे अच्छी और सबसे महत्वपूर्ण तस्वीरें खोजने और उन्हें ठीक से टैग करने के लिए अभी भी एक अनुभवी पुरालेखपाल की आवश्यकता है।

“हमने सोचा था कि ये उपकरण इंसानों की ज़रूरत को पूरी तरह से खत्म कर देंगे, लेकिन कई सालों के बाद हमने जो सीखा वह यह था कि यह वास्तव में संभव नहीं था; आउटपुट की समीक्षा करने के लिए आपको अभी भी एक कुशल मानव की आवश्यकता है, ”स्मिथ ने कहा। “प्रौद्योगिकी चीजें गलत हो जाती है। और यह पक्षपाती हो सकता है। आपको अभी भी एक व्यक्ति की आवश्यकता है जो यह समीक्षा करे कि उसने क्या किया है और यह तय करें कि क्या अच्छा है और क्या नहीं।”

कोडेक्स विस्तार करता है कि एक मशीन क्या कर सकती है, लेकिन यह एक और संकेत है कि तकनीक नियंत्रण में मनुष्यों के साथ सबसे अच्छा काम करती है।

ओपनएआई के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी ग्रेग ब्रॉकमैन ने कहा, “एआई किसी की उम्मीद की तरह नहीं खेल रहा है।” “ऐसा लगा कि यह इस नौकरी और उस नौकरी को करने जा रहा था, और हर कोई यह पता लगाने की कोशिश कर रहा था कि कौन पहले जाएगा। इसके बजाय, यह नो जॉब्स की जगह ले रहा है। लेकिन यह एक ही बार में उन सभी से कठिन परिश्रम का काम छीन रहा है। ”

यह लेख मूल रूप से द न्यूयॉर्क टाइम्स में छपा था।

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