रॉकेट शिप की समस्या

पिछले हफ्ते दोस्त गेम्स नाइट के लिए आए थे, और कहीं डिनर और ताश निकलने के बीच, बातचीत AI पर आ गई। इन दिनों बातचीत हमेशा AI पर ही आ जाती है। कोई एक कहानी सुना रहा था कि कैसे एक सहकर्मी ने ChatGPT का इस्तेमाल परफॉर्मेंस रिव्यू लिखने के लिए किया, और कोई और बता रहा था कि कैसे उनके पार्टनर ने वीकेंड पर मील प्लानर बनाया। छोटी-छोटी जीत और छोटी-छोटी निराशाओं का वही पुराना दौर। मुझे ये बातचीत बहुत पसंद हैं। ये मेरे लिए रियल-टाइम में यह जानने का सबसे अच्छा तरीका हैं कि लोग वास्तव में इन टूल्स का उपयोग कैसे कर रहे हैं, मेरे X फीड पर दिखने वाली चीज़ों से परे।

आधे रास्ते में, मुझे एक ऐसा एहसास हुआ जिसकी मुझे उम्मीद नहीं थी। निराशा। अपने दोस्तों से नहीं, जो स्मार्ट और जिज्ञासु हैं और वास्तव में इन टूल्स से अपनी ज़िंदगी बेहतर बना रहे हैं। बल्कि खुद बातचीत के स्वरूप से निराशा। हम ChatGPT युग में तीन साल बिता चुके थे, लिस्बन में अपने अपार्टमेंट में बैठे थे, और हर वो चीज़ जिसके बारे में हम उत्साहित थे, वह किसी ऐसी चीज़ का थोड़ा बेहतर संस्करण था जिसे इंसान पहले से करना जानते थे।

कोड लिखना। वेबसाइट डिज़ाइन करना। स्प्रेडशीट का विश्लेषण करना। ईमेल ड्राफ्ट करना। भोजन की योजना बनाना। वर्कआउट करना। थेरेपिस्ट के आकार के चैटबॉट से किसी बात पर चर्चा करना। सब उपयोगी। सब पहले से तेज़, सस्ता, अधिक वैयक्तिकृत। और सब, जब मैंने वास्तव में इस पर विचार किया, तो नया नहीं था।

मैं आगे बढ़ने से पहले कुछ ईमानदार होना चाहता हूँ। मैं भी इसी पैटर्न का दोषी हूँ।

पिछले कुछ महीनों में, मैं AI का उपयोग करके एक टू-डू लिस्ट ऐप बना रहा हूँ। एक छोटा डिजिटल प्रकाशन। एक हेल्थ ट्रैकर जो मेरे स्वास्थ्य को ट्रैक करने के वास्तविक तरीके से मेल खाता है। एक ऐसा टूल जो मेरे स्टॉक पोर्टफोलियो को प्रबंधित करने में मेरी मदद करता है, जो कोई भी रेडीमेड प्लेटफ़ॉर्म नहीं कर पाता। हर एक को बनाना वास्तव में मज़ेदार रहा है। हर एक मेरी ज़िंदगी की एक छोटी सी समस्या हल करता है जिसे मैं वर्षों से ढो रहा था। मैं इसके बारे में शिकायत नहीं कर रहा हूँ।

लेकिन इनमें से कोई भी नया आविष्कार नहीं है। ये अनुकूलन हैं। टू-डू लिस्ट 1985 में भी मौजूद थीं। हेल्थ ट्रैकर मौजूद हैं। पोर्टफोलियो मैनेजर मौजूद हैं। मैं जो कर रहा हूँ, वह पहले से मौजूद सॉफ्टवेयर की श्रेणियों को लेकर उन्हें अपने स्वाद के अनुसार ढालना है, जो एक वास्तविक और मूल्यवान चीज़ है, लेकिन यह वह भविष्य नहीं है जिसकी ओर हम बढ़ रहे थे, मुझे लगा था।

तकनीकी और गैर-तकनीकी के बीच की दीवार ढह गई है। मैं पिछले एक साल से इस बारे में लिख रहा हूँ। अब मैं जो नोटिस कर रहा हूँ, वह यह है कि हममें से ज़्यादातर, उस दरार से गुज़रने के बाद, अपनी नई आज़ादी का उपयोग उन्हीं कमरों को फिर से बनाने में कर रहे हैं जो पहले से थे, बस फर्नीचर को अपनी पसंद के अनुसार सजाकर।

इसका एक कारण है, और यह कोई रहस्य नहीं है। LLMs को हमारी प्रजाति के संचित लिखित आउटपुट पर प्रशिक्षित किया गया है। वे उस चीज़ का और अधिक उत्पादन करने में असाधारण रूप से अच्छे हैं जो मनुष्य पहले ही उत्पादित कर चुके हैं। बेशक वे कोड, ईमेल और मील प्लान में अच्छे हैं। हम दशकों से ये काम कर रहे हैं। प्रशिक्षण डेटा समृद्ध है, पैटर्न स्पष्ट हैं, आउटपुट विश्वसनीय हैं।

मॉडल आसानी से वह नहीं कर सकते, और हमने उपयोगकर्ताओं के रूप में उन्हें उस ओर धकेला भी नहीं है, वह है हमें ऐसी चीज़ें बनाने में मदद करना जो मनुष्य अभी तक बनाना नहीं जानते। "वो चीज़ें जो मैं एक व्यक्ति के रूप में पहले नहीं बना सकता था" ऐसा नहीं। बल्कि वो चीज़ें जो हमारी प्रजाति ने अभी तक पता नहीं लगाई हैं। इन दोनों में बहुत बड़ा अंतर है, और मुझे लगता है कि हम सामूहिक रूप से इन्हें एक ही समझ रहे हैं।

मैं कुछ और तीखा कहना चाहता हूँ, क्योंकि इसका नरम संस्करण अब मेरे लिए काम नहीं कर रहा है।

AI पर बातचीत गलत लोगों द्वारा हाइजैक कर ली गई है। किसी भी फीड पर स्क्रॉल करें और आपको वही परेड दिखेगी। प्रॉम्प्ट इंजीनियर जो बेहतर प्रॉम्प्ट लिखने पर कोर्स बेच रहे हैं। UGC फैक्ट्रियाँ जो AI अवतार बनाकर कैमरे पर स्क्रिप्ट पढ़वा रही हैं। स्टार्टअप फाउंडर जो कानूनी अनुबंधों के लिए सत्रहवाँ ChatGPT रैपर बनाने के लिए अरबों डॉलर की वैल्यूएशन पर फंड जुटा रहे हैं। इन्फ्लुएंसर जो "10 प्रॉम्प्ट जो आपकी ज़िंदगी बदल देंगे" पर थ्रेड चला रहे हैं, जो हमेशा थोड़ा बेहतर LinkedIn पोस्ट लिखने के तरीके ही निकलते हैं। यही प्रवचन है। ज़्यादातर लोग यही सोचते हैं कि AI इसी के लिए है। और यह हमें सामूहिक रूप से इस बारे में बेवकूफ बना रहा है कि तकनीक वास्तव में क्या है।

मैं और आगे बढ़ूँगा। अब जो अधिकांश कंज्यूमर AI सॉफ्टवेयर बनाया जा रहा है, वह एक व्याकुलता है। इसलिए नहीं कि यह हानिकारक है, बल्कि इसलिए कि यह प्रतिभा, पूंजी और सांस्कृतिक ध्यान को सोख रहा है जो कहीं और जाना चाहिए। हर स्मार्ट बिल्डर जो AI-संचालित नोट-लेने वाले ऐप पर एक साल बिताता है, वह एक स्मार्ट बिल्डर है जो वह साल किसी ऐसी चीज़ पर नहीं बिता रहा है जो वास्तव में प्रजाति को आगे बढ़ा सकती है। हमारे पास एक पीढ़ीगत उपकरण है, और हम इसे अपने इनबॉक्स की ओर इशारा कर रहे हैं।

महत्वपूर्ण काम उन जगहों पर हो रहा है जिनके बारे में टेक ट्विटर पर लगभग कोई बात नहीं कर रहा है। मटेरियल साइंस। नए अणु, नई मिश्र धातुएँ, नए संरचनात्मक डिज़ाइन जिन्हें कोई इंसान आज़माने के बारे में नहीं सोचता। ड्रग डिस्कवरी। ऐसे यौगिक जो लेटेंट स्पेस से निकलते हैं, न कि किसी केमिस्ट के अंतर्ज्ञान से। प्रोटीन फोल्डिंग। दशकों की अटकी प्रगति अठारह महीनों में खुल गई। क्लाइमेट मॉडलिंग। वायुमंडलीय डेटा में ऐसे पैटर्न जिन्हें मानव शोधकर्ता कभी अलग नहीं कर पाते। शुद्ध गणित। ऐसे अनुमान जो एक सदी से प्रमाण का विरोध कर रहे हैं, अब उन कोणों से संपर्क किया जा रहा है जो किसी मानव गणितज्ञ ने प्रस्तावित नहीं किए।

यही AI वास्तव में कर सकता है। तेज़ ईमेल नहीं। वैयक्तिकृत टू-डू लिस्ट नहीं। स्क्रिप्ट पढ़ने वाले अवतार नहीं। उपकरण की सबसे गहरी क्षमता उन पैटर्न और संभावनाओं को खोजना है जो मानव अंतर्ज्ञान की सीमा से बाहर मौजूद हैं, और हम इस क्षमता को उस कंज्यूमर सॉफ्टवेयर पर बर्बाद कर रहे हैं जो वही नकल करता है जो हमारे पास पहले से था।

मैं इसमें खुद को भी शामिल करता हूँ। वे चार प्रोजेक्ट जो मैंने पहले बताए? वे ठीक उसी बीमारी के लक्षण हैं जिसका मैं वर्णन कर रहा हूँ। मेरे पास अब तक बने सबसे शक्तिशाली तर्क उपकरण तक पहुँच है, और मैं इसका उपयोग अपनी सुबह की दिनचर्या को अनुकूलित करने के लिए कर रहा हूँ। यह विरोधाभास मुझसे छिपा नहीं है। यही कारण है कि मैं यह लिख रहा हूँ।

पिछले कुछ हफ्तों से मैं एक सवाल पर बैठा हूँ, और मैं इसे नीचे नहीं रख पाया हूँ। क्या मैं जो बना रहा हूँ, वह इस पल के योग्य उपयोग है? मेरी ज़िंदगी के पल का नहीं। इतिहास के पल का। वह खिड़की जहाँ AI-सहायता प्राप्त सृजन में जल्दी होने से एक व्यक्ति को पहले से कहीं अधिक लाभ मिलता है। उस खिड़की को एक बेहतर टू-डू लिस्ट पर खर्च करना एक ऐसा विकल्प है जो मैं बना रहा हूँ, और जब मैं सीधे इसे देखता हूँ, तो मुझे जो दिखता है वह पसंद नहीं आता।

अपने काम में मैं जिस सवाल पर लगातार लौट रहा हूँ, वह अब "मैं AI से क्या आसान बना सकता हूँ?" नहीं है। बल्कि "मैं ऐसा क्या करने का प्रयास कर सकता हूँ जो मैंने पहले कभी करने की कोशिश नहीं की, क्योंकि इसका जवाब प्रशिक्षण डेटा में कहीं नहीं है?" ये मुझे पूरी तरह से अलग सवाल लगते हैं। ये पूरी तरह से अलग काम की ओर ले जाते हैं। और उनमें से एक वह सवाल है जिसके अंदर मैं वास्तव में रहना चाहता हूँ।

मैं पूरी तरह से नहीं जानता कि वह काम मेरे लिए अभी कैसा दिखता है। मेरे पास अंदाज़े हैं। मुझे इसमें दिलचस्पी है कि AI वित्तीय बाज़ारों में क्या पा सकता है जो किसी मानव निवेशक ने नहीं देखा, अच्छे निवेशकों की नकल करके नहीं बल्कि डेटा को तिरछा पढ़कर। मुझे इसमें दिलचस्पी है कि यह एक दिन, एक हफ्ते, एक ज़िंदगी को व्यवस्थित करने के बारे में क्या सुझाव दे सकता है, जो मौजूदा संरचनाओं को अनुकूलित ही नहीं करता बल्कि उन संरचनाओं का प्रस्ताव रखता है जिन्हें हमने आज़माया नहीं। मुझे इसमें दिलचस्पी है कि यह स्वास्थ्य के साथ क्या कर सकता है, जहाँ पैटर्न किसी भी डॉक्टर के दिमाग में रखने के लिए बहुत उच्च-आयामी हैं। मुझे उस क्षेत्र में दिलचस्पी है जहाँ उपकरण को पहुँचना है।

अब मुझे जिसमें कोई दिलचस्पी नहीं है, और जिसे मैं दिलचस्प होने का दिखावा करना बंद कर चुका हूँ, वह है टू-डू लिस्ट। नोट-लेने वाला ऐप। उस चीज़ का वैयक्तिकृत संस्करण जो पहले से काम करता था। मैं उन प्रोजेक्ट्स को रिटायर कर रहा हूँ। इसलिए नहीं कि वे बुरे थे, बल्कि इसलिए कि वे किसी इतनी दुर्लभ चीज़ का बहुत आसान उपयोग थे।

उस रात हमारे दोस्तों के जाने के बाद जब मैं और मेरा पार्टनर सफ़ाई कर रहे थे, तो मैंने उसे बताया कि डिनर के दौरान मैं क्या सोच रहा था। हम रॉकेट शिप का उपयोग कम्यूट करने के लिए कर रहे हैं। वह हँसी और पूछा कि मैं इसके बजाय क्या बनाऊँगा, अगर मैं रॉकेट शिप को रॉकेट शिप की तरह इस्तेमाल करने की कोशिश करूँ। मेरे पास कोई पूरा जवाब नहीं था।

लेकिन मैं जानता हूँ कि मैंने कम्यूट करना छोड़ दिया है।