एआई उपकरणों का उपयोग करके कौशल बनाने के दो तरीके हैं
अध्ययन से पता चलता है कि यदि एआई का उपयोग पूरक के बजाय विकल्प के रूप में किया जाता है तो यह कौशल निर्माण में बाधा डाल सकता है।
मुख्य तथ्य
Anthropic के एक स्टडी में कोडर्स के स्किल पर AI टूल्स के असर की जांच की गई.
AI एक्सेस वाले कोडर्स ने बिना AI एक्सेस वाले कोडर्स के मुकाबले प्रोफिशिएंसी टेस्ट में कम स्कोर किया.
कॉग्निटिव ऑफलोडिंग तब होती है जब यूजर्स AI को ही सब कुछ मानते हैं, जिससे गहरी समझ में रुकावट आती है.
ज़्यादा स्कोर करने वाले लोग AI को एक दोस्त की तरह इस्तेमाल करते थे, कॉन्सेप्ट के बारे में सवाल पूछते थे और दिमागी तौर पर एक्टिव रहते थे.
UPSC परीक्षा के दृष्टिकोण
GS 3 (Science and Technology): Impact of technology on society
GS 4 (Ethics): Ethical considerations in AI development and usage
Essay: The role of AI in shaping the future of work and education
आसान भाषा में समझें
AI एक सुपर-स्मार्ट असिस्टेंट की तरह है. ये आपको काम जल्दी करने में मदद कर सकता है, लेकिन अगर आप इस पर बहुत ज़्यादा निर्भर रहेंगे, तो आप खुद से काम करना नहीं सीख पाएंगे. AI का इस्तेमाल सीखने और समझने के लिए करना बेहतर है, न कि सिर्फ़ जल्दी जवाब पाने के लिए.
भारत पर असर
भारत में, कई स्टूडेंट्स और प्रोफेशनल सीखने और काम करने के लिए AI टूल्स का इस्तेमाल कर रहे हैं. अगर वे सिर्फ़ AI का इस्तेमाल करके बिना कॉन्सेप्ट समझे काम पूरा करते हैं, तो उन्हें लंबे समय में मुश्किल हो सकती है.
उदाहरण
एक स्टूडेंट का सोचो जो अपना असाइनमेंट लिखने के लिए AI टूल का इस्तेमाल कर रहा है. अगर उसे बुनियादी कॉन्सेप्ट समझ में नहीं आते हैं, तो वो AI की मदद के बिना एग्जाम में सवालों के जवाब नहीं दे पाएगा.
ये ज़रूरी है क्योंकि आपकी सोचने और खुद से प्रॉब्लम सॉल्व करने की क्षमता आपके करियर और पर्सनल ग्रोथ के लिए बहुत ज़रूरी है. AI को अपने दिमाग की जगह न लेने दें; इसे बेहतर बनाने के लिए इस्तेमाल करें.
AI का इस्तेमाल सीखने के लिए करें, न कि सिर्फ़ काम करने के लिए.
दृश्य सामग्री
AI Impact on Coding Proficiency
Coders using AI tools scored lower on proficiency tests, highlighting the risk of cognitive offloading.
- एआई उपकरण का उपयोग करने वाले कोडर
- Lower scores
संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग के जोखिम को उजागर करता है, जो गहन सीखने को प्रभावित करता है।
और जानकारी
पृष्ठभूमि
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) का उदय 20वीं सदी के मध्य में हुआ, जब एलन ट्यूरिंग जैसे शुरुआती लोगों ने मशीनों के सोचने की संभावना तलाशी। AI के विकास में कई दौर आए, जैसे सिंबॉलिक AI से लेकर मशीन लर्निंग तक, जिनमें से प्रत्येक में अलग-अलग दृष्टिकोण और सफलता के स्तर थे। इन शुरुआती विकासों ने वर्तमान AI उछाल की नींव रखी।
समय के साथ, AI नियम-आधारित प्रणालियों से लेकर विशाल मात्रा में डेटा से सीखने में सक्षम परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तक विकसित हुआ है। यह विकास कंप्यूटिंग शक्ति में प्रगति और बड़े डेटासेट की उपलब्धता से प्रेरित हुआ है। प्रमुख मील के पत्थर में तंत्रिका नेटवर्क (neural networks) और गहन शिक्षण (deep learning) का विकास शामिल है, जिसने AI को उन कार्यों को करने में सक्षम बनाया है जो पहले केवल मानव बुद्धि के लिए विशिष्ट माने जाते थे। AI की बढ़ती परिष्कार ने इसे जीवन के विभिन्न पहलुओं में एकीकृत कर दिया है।
AI के नैतिक और सामाजिक निहितार्थों पर तेजी से बहस हो रही है। नौकरी विस्थापन, एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह और AI प्रौद्योगिकियों के दुरुपयोग की संभावना के बारे में चिंताएं विनियमन और नैतिक दिशानिर्देशों की आवश्यकता के बारे में चर्चा को बढ़ावा दे रही हैं। AI नैतिकता ढांचे का विकास यह सुनिश्चित करना चाहता है कि AI को जिम्मेदारी से और लाभकारी तरीके से विकसित और उपयोग किया जाए। ये ढांचे अक्सर पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता जैसे मुद्दों को संबोधित करते हैं।
नवीनतम घटनाक्रम
AI में हालिया प्रगति, विशेष रूप से जेनरेटिव AI जैसे क्षेत्रों में, ने विभिन्न क्षेत्रों में तेजी से नवाचार किया है। कंपनियां कार्यों को स्वचालित करने, निर्णय लेने में सुधार करने और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने के लिए AI-संचालित उपकरणों को तेजी से अपना रही हैं। यह व्यापक स्वीकृति नौकरी बाजार और विभिन्न व्यवसायों के लिए आवश्यक कौशल में महत्वपूर्ण बदलाव ला रही है।
हालांकि, AI पर बढ़ती निर्भरता से संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग (cognitive offloading) की संभावना के बारे में भी चिंताएं बढ़ रही हैं, जहां व्यक्ति AI पर अत्यधिक निर्भर हो जाते हैं और अपने स्वयं के संज्ञानात्मक कौशल विकसित करने की उपेक्षा करते हैं। इससे महत्वपूर्ण सोच और समस्या-समाधान क्षमताओं में गिरावट आ सकती है। AI के लाभों को बनाए रखने और मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं को बढ़ाने की आवश्यकता के साथ संतुलित करने के तरीके के बारे में चल रही बहस है।
आगे देखते हुए, AI और कौशल विकास का भविष्य इस बात पर निर्भर करेगा कि व्यक्ति और संगठन बदलते परिदृश्य के अनुकूल होने में कितने प्रभावी हैं। इसमें शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करना शामिल है जो AI के पूरक कौशल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि महत्वपूर्ण सोच, रचनात्मकता और भावनात्मक बुद्धिमत्ता। इसके लिए एक ऐसी मानसिकता को बढ़ावा देने की भी आवश्यकता है जो निरंतर सीखने और अनुकूलन को महत्व देती है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
1. एआई और स्किल डेवलपमेंट के मामले में 'कॉग्निटिव ऑफलोडिंग' क्या होता है?
कॉग्निटिव ऑफलोडिंग का मतलब है कि लोग एआई को अपना मेन एजेंट मान लेते हैं, उस पर बहुत ज्यादा भरोसा करते हैं, जिससे सीखने और स्किल हासिल करने में दिक्कत होती है. प्रॉब्लम को खुद हल करने की बजाय, लोग एआई पर ज्यादा निर्भर हो जाते हैं, जिससे उनकी सोचने-समझने की क्षमता कम हो जाती है.
2. स्टडी के मुताबिक, एआई के स्किल डेवलपमेंट पर पड़ने वाले बुरे असर को कैसे कम किया जा सकता है?
स्टडी बताती है कि एआई को सब्स्टिट्यूट की तरह नहीं, बल्कि दोस्त या हेल्पर की तरह इस्तेमाल करना चाहिए. स्टडी में अच्छे नंबर लाने वाले लोग एआई से सवाल पूछते थे और कोडिंग करते समय दिमाग लगाते थे. इससे पता चलता है कि एक्टिव रहना और सोच-समझकर काम करना कॉग्निटिव ऑफलोडिंग से बचने के लिए जरूरी है.
3. एआई की वजह से कॉग्निटिव ऑफलोडिंग बढ़ने से समाज पर लंबे समय में क्या असर पड़ सकता है?
अगर लोग सोचने-समझने के कामों के लिए एआई पर ज्यादा निर्भर रहेंगे, तो लोगों की प्रॉब्लम हल करने और सोचने-समझने की क्षमता कम हो सकती है. इससे काम करने वाले लोग नए आइडिया लाने और बदलावों के साथ तालमेल बिठाने में कम सक्षम हो सकते हैं, जिससे देश की तरक्की रुक सकती है. इससे टेक्नोलॉजी पर ज्यादा निर्भर रहने और गलत इस्तेमाल होने का खतरा भी बढ़ जाता है.
4. एआई का स्किल डेवलपमेंट पर असर एक जरूरी मुद्दा क्यों है?
एआई तेजी से बढ़ रहा है और पढ़ाई और नौकरी जैसे कई सेक्टरों में शामिल हो रहा है, इसलिए स्किल डेवलपमेंट पर इसका असर एक चिंता का विषय है. यह समझना जरूरी है कि एआई सीखने और एक्सपर्ट बनने पर कैसे असर डालता है, ताकि लोगों को भविष्य के लिए तैयार किया जा सके और यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे अपनी सोचने-समझने की क्षमता को खोए बिना एआई टूल्स का सही इस्तेमाल कर सकें.
5. एंथ्रोपिक की स्टडी से कोडर्स पर एआई के असर के बारे में क्या खास बातें सामने आईं?
एंथ्रोपिक की स्टडी में पता चला कि जिन कोडर्स के पास एआई टूल्स थे, उन्होंने उन लोगों के मुकाबले कम नंबर लाए जिनके पास एआई टूल्स नहीं थे. स्टडी में कॉग्निटिव ऑफलोडिंग के बारे में भी बताया गया, जिसमें लोग एआई को अपना मेन एजेंट मानते हैं, जिससे सीखने में दिक्कत होती है. स्टडी में यह भी बताया गया कि अच्छे नंबर लाने वाले लोग एआई को दोस्त की तरह इस्तेमाल करते थे, सवाल पूछते थे और दिमाग लगाते थे.
6. स्किल डेवलपमेंट में एआई को 'दोस्त' की तरह इस्तेमाल करने और 'मेन एजेंट' की तरह इस्तेमाल करने में क्या फर्क है?
एआई को 'दोस्त' की तरह इस्तेमाल करने का मतलब है कि एआई टूल के साथ एक्टिव रहना, सवाल पूछना और उसके जवाबों को ध्यान से देखना. इससे समझ बढ़ती है और सोचने-समझने की क्षमता मजबूत होती है. वहीं, एआई को 'मेन एजेंट' की तरह इस्तेमाल करने का मतलब है कि बिना सोचे-समझे एआई के सुझावों को मान लेना, जिससे कॉग्निटिव ऑफलोडिंग होती है और स्किल डेवलपमेंट में रुकावट आती है.
बहुविकल्पीय प्रश्न (MCQ)
1. कौशल विकास पर AI के प्रभाव के बारे में निम्नलिखित कथनों पर विचार करें: 1. AI उपकरण 'संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग' का कारण बन सकते हैं, जिससे गहन शिक्षण में बाधा आ सकती है। 2. कोडिंग प्रवीणता परीक्षणों में उच्च अंक प्राप्त करने वाले व्यक्ति हमेशा AI को प्राथमिक एजेंट के रूप में उपयोग करते हैं। 3. खबर में उल्लिखित अध्ययन गूगल द्वारा किया गया था। ऊपर दिए गए कथनों में से कौन सा/से सही है/हैं?
- A.केवल 1
- B.केवल 2
- C.केवल 1 और 3
- D.1, 2 और 3
उत्तर देखें
सही उत्तर: A
कथन 1 सही है: अध्ययन 'संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग' के जोखिम को उजागर करता है, जहां उपयोगकर्ता AI को प्राथमिक एजेंट के रूप में मानते हैं, जिससे गहन शिक्षण में बाधा आती है। कथन 2 गलत है: उच्च अंक प्राप्त करने वाले व्यक्तियों ने AI को एक सहकर्मी के रूप में इस्तेमाल किया, वैचारिक प्रश्न पूछे और मानसिक रूप से लगे रहे, न कि प्राथमिक एजेंट के रूप में। कथन 3 गलत है: अध्ययन एंथ्रोपिक द्वारा किया गया था, न कि गूगल द्वारा।
2. AI के संदर्भ में 'संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग' की अवधारणा का सबसे अच्छा वर्णन निम्नलिखित में से कौन सा है?
- A.दक्षता में सुधार के लिए जटिल गणनाओं को AI सिस्टम में स्थानांतरित करने की प्रक्रिया।
- B.AI उपकरणों पर अत्यधिक निर्भर रहने की प्रवृत्ति, जिससे किसी के स्वयं के संज्ञानात्मक कौशल के विकास में बाधा आ सकती है।
- C.मानव संज्ञानात्मक क्षमताओं और समस्या-समाधान कौशल को बढ़ाने के लिए AI का उपयोग।
- D.AI एल्गोरिदम का विकास जो मानव संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करता है।
उत्तर देखें
सही उत्तर: B
संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग बाहरी उपकरणों, जैसे AI, पर संज्ञानात्मक कार्यों को करने के लिए अत्यधिक निर्भर रहने की प्रवृत्ति को संदर्भित करता है, जिससे किसी की अपनी संज्ञानात्मक क्षमताओं में गिरावट आ सकती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मस्तिष्क को गहराई से सोचने या स्वतंत्र रूप से समस्याओं को हल करने की चुनौती नहीं दी जा रही है।
3. अभिकथन (A): AI उपकरणों पर अत्यधिक निर्भरता महत्वपूर्ण सोच कौशल के विकास में बाधा डाल सकती है। कारण (R): AI उपकरण कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, जिससे मनुष्यों को गहन समस्या-समाधान में संलग्न होने की आवश्यकता कम हो जाती है। उपरोक्त कथनों के संदर्भ में, निम्नलिखित में से कौन सा सही है?
- A.A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है।
- B.A और R दोनों सत्य हैं, लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है।
- C.A सत्य है, लेकिन R असत्य है।
- D.A असत्य है, लेकिन R सत्य है।
उत्तर देखें
सही उत्तर: A
अभिकथन और कारण दोनों सत्य हैं। AI पर अत्यधिक निर्भरता वास्तव में महत्वपूर्ण सोच कौशल में बाधा डाल सकती है (A), और ऐसा इसलिए है क्योंकि AI कार्यों को स्वचालित करता है, जिससे गहन समस्या-समाधान की आवश्यकता कम हो जाती है (R)। इसलिए, R, A की सही व्याख्या है।
Source Articles
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