डेटा विज्ञान और एआई का लोकतंत्रीकरण: जब कोई किसी क्षेत्र को आगे बढ़ा सकता है

"डेटा विज्ञान का लोकतंत्रीकरण" या "एआई का लोकतंत्रीकरण" लंबे समय से लोकप्रिय चर्चा वाक्यांश रहे हैं। "नागरिक डेटा वैज्ञानिक" ओपन-सोर्स डेटासेट के माध्यम से मूल्यवान अंतर्दृष्टि ढूंढते हैं और जिज्ञासा की व्यक्तिगत भावना से उन्हें दुनिया के साथ साझा करते हैं। और यद्यपि ऐसा बिल्कुल होता है, अधिकांश समय वास्तविकता यही होती है लोकतांत्रिक प्रगति यह कार्य यादृच्छिक व्यक्तियों द्वारा नहीं, बल्कि पेशेवरों द्वारा अपने खाली समय में किया गया है। यह एक प्रकार की स्वतंत्रता है - लाभ के पीछे भागने वाला कॉर्पोरेट विश्लेषण नहीं - लेकिन वास्तव में एक जिज्ञासु नौसिखिए के अपने दम पर क्षेत्र को आगे बढ़ाने के अर्थ में लोकतांत्रिक नहीं है।

AI कम-कोड समाधानों के कई प्रयास देखे गए हैं जिनका उपयोग कोई भी कर सकता है। लेकिन इस क्षेत्र में 15 वर्षों तक काम करते हुए मुझे एहसास हुआ कि इसे स्वयं करना शायद ही इतना आसान हो। आप एक मानक डेटासेट खींच सकते हैं और उस पर मानक एल्गोरिदम चला सकते हैं - निश्चित रूप से। लेकिन वास्तविक दुनिया की प्रत्येक परियोजना, जिसमें मैंने भाग लिया है, जटिल और कठिन तरीकों से दर्दनाक रही है। डेटा बिल्कुल सही तरीके से जुड़ नहीं पाता है। व्याख्याकार सहमत नहीं हो सकते। परीक्षण सेट एक महत्वपूर्ण और मौलिक लेकिन पता लगाने में कठिन तरीके से प्रशिक्षण सेट से भिन्न है। और सबसे अनुकूल एआई सिस्टम की सतह के नीचे एक उंगली की चौड़ाई गणित और शब्दजाल की एक विशाल मात्रा है। घिसे-पिटे रास्ते पर चलते हुए आप इसे नजरअंदाज कर सकते हैं। लेकिन अपने आप से बाहर निकलना, यह अपने बदसूरत सिर को उठाने और आपके धैर्य और सीखने की मांग करने का एक तरीका है। इसका मतलब यह नहीं है कि आप खुद को इसके साथ नहीं सिखा सकते - मैंने इस क्षेत्र में एक पेशेवर के रूप में कई वर्षों तक काम किया है, क्योंकि मैंने खुद को जो कुछ भी कर रहा था, उसे सिखाया है - लेकिन यह हमेशा "लोकतांत्रिक" उपनाम के योग्य किसी भी व्यापक पहुंच से कम रहा है।

जब तक, मैं कहूंगा, अभी। एआई आर्ट फ़ील्ड (उदाहरण के लिए, डैल-ई और स्टेबल डिफ्यूज़न जहां गहरे नेटवर्क मुफ्त टेक्स्ट विवरणों को चित्रों में बदल देते हैं) सुंदर युक्तियों से भरा हुआ है - मॉडल को यह बताने के लिए "आर्टस्टेशन पर ट्रेंडिंग" जोड़ना कि आप बदसूरत नहीं चाहते हैं तस्वीर, बल्कि वायरल शेयरिंग के योग्य है। कलाकार - हम गणितज्ञों के लिए सांस्कृतिक विरोधी - दर्जनों कैमरा नाम अंतिम छवि गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करते हैं, इस पर अध्ययन कर रहे हैं। शौकीन लोग सीख रहे हैं, साझा कर रहे हैं, सिखा रहे हैं और सुंदर एवं चकित कर देने वाली रचनाएँ बना रहे हैं।

ChatGPT, जो आपने टाइप किया है उसकी संभावित निरंतरता खोजने की अपनी खोज में, एक चतुर संकेत के माध्यम से लगातार नई क्षमताओं को प्रकट कर रहा है। एक प्रारंभिक अवलोकन यह था कि "tldr;" किसी दस्तावेज़ का सारांश प्रस्तुत करता है। यह समझते हुए कि भाषा मॉडल में मुख्य एल्गोरिदम एक संभावित निरंतरता की भविष्यवाणी है, यह स्पष्ट है कि वह क्षमता क्यों मौजूद होगी। लेकिन इसे ढूंढना चतुराई है। हालाँकि चैटजीपीटी को गणित के साथ बहुत संघर्ष करना पड़ता है, लेकिन इसे "अपना काम दिखाओ" या "आओ इसे हल करें" के साथ मनाने से यह गणना में मध्यवर्ती चरणों को लिखने का कारण बनता है, जिसे वह अब गणित की समस्या को सफलतापूर्वक हल करते समय ध्यान में रखता है। ये और कई अन्य क्षमताओं की खोज की गई। और यद्यपि अक्सर खोजकर्ता क्षेत्र में एक पेशेवर होता है, अब यह कोई आवश्यकता नहीं है।

एआई में अभी भी ढेर सारे अत्यधिक जटिल, पेशेवर काम चल रहे हैं। हर समस्या को चतुराई से दूर नहीं किया जा सकता। और चैटजीपीटी या स्टेबलडिफ्यूजन के लिए आवश्यक गणना इसे हर समस्या के लिए सही उपकरण होने से रोकती है। लेकिन इन प्रणालियों के साथ शक्तिशाली, रचनात्मक तरीके से काम करने के लिए एक नई जगह विकसित हो रही है जिसके लिए प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता और क्षेत्र के साथ गहरी परिचितता की आवश्यकता नहीं है। मैं यह देखने के लिए उत्साहित हूं कि यह उन संगठनों के भीतर कैसे फलता-फूलता है जहां डेटा विज्ञान की क्षमता अक्सर दुर्लभ और अत्यधिक प्रतिबद्ध संसाधनों के पीछे बंद कर दी गई है। इसका मतलब यह नहीं है कि एक नौसिखिया इन तकनीकों को व्यावसायिक सेटिंग में सुरक्षित रूप से इस्तेमाल कर सकता है - हमने बार-बार देखा है कि खराब तरीके से सोचे गए एआई प्रोग्राम कितना नुकसान पहुंचा सकते हैं, या तो नस्लवाद में भ्रष्ट डिजिटल ब्रांड शुभंकर में या पूर्वाग्रहों के विस्तार में और प्रशिक्षण डेटा में त्रुटियाँ। लेकिन कम से कम, इस क्षेत्र में अचानक अंतरिक्ष का यह विस्तारित क्षेत्र है जो इन कलाकृतियों के तकनीकी निर्माण के विपरीत प्रयोग और पार्श्व सोच और इन कलाकृतियों के व्यवहार की सहज समझ की मांग करता है। ChatGPT की अजीब प्रेरित हरकतों और विचित्र और सुंदर स्थिर प्रसार कलाकृति में, मैं अंततः देखता हूं कि मैं अपने क्षेत्र में "लोकतंत्रीकरण" क्या कहूंगा।

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/the-democratization-of-data-science-and-ai-when-anyone-can-advance-a-field/