வோஸ்னியாக், தாம் AI-யை அரிதாகவே பயன்படுத்துவதாகவும் அடிக்கடி ஏமாற்றமடைவதாகவும் கூறுகிறார்

AI குறித்த ஹைப்புக்கு எதிரான சிலிக்கான் வாலியின் எதிர்குரல்

சிலிக்கான் வாலியின் மிக முக்கியமான முகங்கள் AI maximalism-ஐ தங்களின் தனிப்பட்ட பிராண்டுகளுடன் இணைத்துக் கொண்டிருக்கும் ஒரு காலத்தில், Apple இணை நிறுவனர் ஸ்டீவ் வோஸ்னியாக் குறிப்பிடத்தக்க சந்தேகநோக்குடைய எதிர்மறைக் கருத்தை முன்வைத்துள்ளார். இந்த வாரம் பொதுவெளியில் பேசிய வோஸ்னியாக், தாம் AI கருவிகளை அடிக்கடி பயன்படுத்துவதில்லை என்றும், அவற்றின் output-களால் அடிக்கடி ஏமாற்றமடைவதாகவும், செயற்கை நுண்ணறிவு மனித சிந்தனை மற்றும் படைப்பாற்றலின் சாரத்தை மீண்டும் உருவாக்கும் என்பதில் இன்னும் நம்பிக்கை கொள்ளவில்லை என்றும் கூறினார் - இது தாம் உருவாக்க உதவிய தொழில்நுட்பத் துறையின் பெரும்பகுதியுடன் அவரை முரண்பாட்டில் நிறுத்துகிறது.

நான் நிறையவே ஏமாற்றமடைகிறேன், என்று வோஸ்னியாக் கூறி, தற்போதைய large language model கருவிகளுடனான தனது அனுபவத்தை விவரித்தார். வோஸ்னியாக் போன்ற உயர்மட்ட நபரிடமிருந்து வரும் இந்த விமர்சனம் சிறப்பு முக்கியத்துவம் பெறுகிறது, ஏனெனில் அவருடைய பார்வை தனித்துவமானது: அவர் 1976-ல் Steve Jobs-உடன் Apple-ஐ இணை நிறுவினார், தனிப்பட்ட கணினி யுகத்தைத் தொடங்கிய Apple I மற்றும் Apple II கணினிகளை நேரடியாக வடிவமைத்தார், மேலும் ஒவ்வொரு பெரிய மாற்றமளிக்கும் தொழில்நுட்ப அலைகளையும் அதன் தொடக்கத்திலிருந்து பார்த்திருக்கிறார். அவர் தொழில்நுட்பத்தை அறியாத நிலையில் இருந்து AI-யை சந்தேகிப்பவர் அல்ல; உண்மையான புரட்சிகர தொழில்நுட்பங்களை பார்த்த அனுபவத்துடன், தற்போதைய AI காலம் அவற்றுடன் ஒப்பிடும்போது குறைவாகத் தோன்றுகிறது என்பதால், குறிப்பாக தொழில்நுட்ப அறிவுடன் கூடிய முறையில் அவர் சந்தேகம் தெரிவிக்கிறார்.

வோஸ்னியாக் காணும் குறை எது

வோஸ்னியாக்-இன் சந்தேகம் pattern completion மற்றும் உண்மையான புரிதல் ஆகியவற்றின் வேறுபாட்டைச் சுற்றி உள்ளது - இந்த விவாதம் AI ஆராய்ச்சியாளர்களையும் தத்துவஞானிகளையும் பல தசாப்தங்களாக ஈர்த்துள்ளது. தற்போதைய பெரிய language models மனித output-ஐப் போன்ற text-ஐ உருவாக்குவதில் மிகுந்த திறன் கொண்டவை, மேலும் pattern-களை பல நேரங்களில் பிரமிப்பூட்டும் அளவிலும் சில சமயங்களில் அசத்தும் வகையிலும் நிறைவு செய்கின்றன. ஆனால் புரிதலின் தோற்றமே புரிதல் அல்ல என்று வோஸ்னியாக் வாதிடுகிறார்; AI systems நம்பிக்கையுடன் தவறான, பொருளற்ற அல்லது hallucinated outputs உருவாக்கும் தருணங்கள், மனித நுண்ணறிவை வரையறுக்கும் grounded comprehension இல்லாமையை வெளிப்படுத்துகின்றன.

முந்தைய காலங்களில், உடல்மூல அனுபவத்தின் அடிப்படையில் மனிதர்கள் எளிதில் செய்யும் அடிப்படை spatial மற்றும் physical reasoning பணிகளில் AI systems சிரமப்படுவதை அவர் சுட்டிக்காட்டியுள்ளார். இடத்திலுள்ள பொருட்கள் பற்றி, ஒரு container-ஐ சாய்த்தால் என்ன நடக்கும், அல்லது புதிய physical environment-ல் எவ்வாறு வழிசெலுத்துவது என்பவற்றை நம்பகமாக காரணம்கொண்டு தீர்மானிக்க இயலாமை, தற்போதைய AI மற்றும் மனித cognition இடையே ஆழமான architectural gap இருப்பதை காட்டுவதாக வோஸ்னியாக் கருதுகிறார்.

Apple இணை நிறுவனர், AI-யைப் பயன்படுத்தும் மனிதர்களின் critical thinking மற்றும் creativity மீது அதன் தாக்கம் குறித்தும் கவலை தெரிவித்தார். மக்கள் increasingly cognitive tasks-ஐ AI systems-க்கு ஒப்படைத்தால், அந்தப் பணிகளைச் செய்து பெறப்படும் பயிற்சி மற்றும் திறமை அவர்களுக்கு குறைந்து போகலாம் - இதை அவர் மெதுவாக நிகழும் deskilling ஆகக் கருதி, AI உரையாடலில் அதிகமாகப் பேசப்படும் பெரிய சூழ்நிலைகளுடன் சேர்த்து ஒரு தீவிரமான பண்பாட்டு ஆபத்தாகக் கருதுகிறார்.

AI-maximalist தொழில்துறையில் எதிர்மறை நிலை

வோஸ்னியாக்-இன் சந்தேகம் மற்ற Silicon Valley முன்னணித் தலைவர்களின் நிலைப்பாட்டுக்கு கடும் எதிர்மறையாக உள்ளது. GPT மற்றும் Codex மூலம் துறையை மாற்றிக் கொண்டிருக்கும் OpenAI-யின் Sam Altman, AI விரைவில் virtually அனைத்து cognitive domains-இலும் மனித திறனை சமப்படுத்தும் அல்லது அதையும் மிஞ்சும் என்று கூறியுள்ளார். Elon Musk, AI துறையுடன் உள்ள சிக்கலான உறவினைப் பொருட்படுத்தாமல், பல சமயங்களில் சில ஆண்டுகளுக்குள் artificial general intelligence வரும் என்று கணித்துள்ளார். Bill Gates மற்றும் Jeff Bezos போன்ற நபர்களும் medicine, scientific research, மற்றும் economic productivity ஆகியவற்றில் AI-யின் மாற்றமளிக்கும் சாத்தியக்கூறுகளைப் பற்றி குறிப்பிடத்தக்க அளவில் ஆதரவாக உள்ளனர்.

இந்த பின்னணியில், வோஸ்னியாக்-இன் அளவான ஏமாற்றம் தனித்து தெரிகிறது. அவர் பேரழிவை கணிக்கவில்லை அல்லது existential risk குறித்து எச்சரிக்கவில்லை - இது பல முன்னணி AI pessimists-களை இயக்கும் கவலை. அவர் மிகவும் வழக்கமான விமர்சனத்தையே முன்வைக்கிறார்: இந்த கருவிகள் தினசரி பயன்பாட்டில் விளம்பரப்படுத்தப்படுவது போல் சிறப்பாகச் செயல்படுவதில்லை, மேலும் AI marketing claims மற்றும் AI practical performance ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான இடைவெளி இன்னும் பெரிதாகவே உள்ளது.

இந்த விமர்சனம் AI கருவிகளை முயற்சித்த பல business மற்றும் professional பயனர்களுக்கும் பொருந்துகிறது; அவர்கள் சில பணிகளுக்கு அவை பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், மற்ற பணிகளில் நம்பகமற்றதாகவும் கண்காணிப்பதற்கு அதிக உழைப்பு தேவைப்படுவதாகவும் கண்டுள்ளனர். பல துறைகளில் AI adoption மூலம் கிடைத்த productivity gains உண்மையானவைதான், ஆனால் அவற்றுடன் oversight costs-லும் வந்துள்ளன - AI output-களைச் சரிபார்த்தல், உறுதிப்படுத்தல், திருத்தல் - இவை மிகுந்த உற்சாகத்துடன் கூறப்படும் கணிப்புகளில் அடிக்கடி குறைவாக மதிப்பிடப்படுகின்றன.

AI உண்மையில் என்ன என்பதற்கான கேள்வி

AI குறித்த வோஸ்னியாக்-இன் தத்துவ நிலை, துறை இதுவரை தீர்க்காத ஒரு ஆழமான கேள்வியுடன் இணைகிறது: பெரிய language models தாக்கமளிக்கும் outputs-ஐ உருவாக்கும் போது உள்ளே உண்மையில் என்ன நடக்கிறது? பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்படும் விளக்கம் - LLMs என்பது பெரும் text corpora மீது பயிற்சி பெற்ற sophisticated statistical pattern matchers - அவற்றின் apparent understanding என்பது உண்மையான semantic grounding இல்லாத functional approximation என்பதை முன்வைக்கிறது. சில AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் முன்வைக்கும் மாற்று பார்வைகள், போதுமான scale இருந்தால் இன்னும் சுவாரஸ்யமான ஒன்று உருவாகலாம் என்று கூறுகின்றன; ஆனால் அந்த 'ஏதோ' என்ன என்பது இன்னும் விவாதத்திலேயே உள்ளது.

உண்மையான intelligence என்பதற்கு physical world-ல் grounding, embodied experience, மற்றும் தற்போதைய architectures-க்கு இல்லாத causal reasoning capabilities தேவை என்று கருதும் தத்துவஞானிகள் மற்றும் cognitive scientists உடன் வோஸ்னியாக்-இன் நிலை ஒத்துப்போகிறது. இந்த பார்வை AI development எங்கு செல்ல வேண்டும் என்பதில் முக்கியமான விளைவுகளை ஏற்படுத்துகிறது - வெறும் மொழி சார்ந்த pattern completion-ஐத் தாண்டி, physical மற்றும் social world-ஐ model செய்து அதைப் பற்றி reason செய்யும் systems-ஐ நோக்கி.

பாரம்பரியம் மற்றும் பார்வை

வோஸ்னியாக்-இன் பார்வை கவனிக்கத் தகுந்தது, அவர் நிச்சயமாக சரியாக இருப்பதால் அல்ல, அவருடைய vantage point உண்மையில் தனித்துவமானது என்பதால். ஒரு தொழில்நுட்பம் உண்மையிலேயே எல்லாவற்றையும் மாற்றுவது எப்படி இருக்கும் என்பதை அவர் பார்த்திருக்கிறார் - personal computer உண்மையில் உலகை மாற்றியது, மேலும் அது 1970களின் நடுப்பகுதியில் பலர் கணித்ததைவிட மேலும் முழுமையாகவும் மேலும் வேகமாகவும் நடந்தது. AI இன்னும் அந்த அளவிலான transformation-ஐ அடையவில்லை என்ற அவரின் மதிப்பீடு, அதன் impressive capabilities இருந்தபோதும், குறைந்தபட்சம் தற்போது பரவியுள்ள மிகைப்படுத்தப்பட்ட கோரிக்கைகளுக்கு எதிரான ஒரு பயனுள்ள அளவுகோலாகும். அவரது சந்தேகம் முன்னறிவிப்பாக நிரூபிக்கப்படுமா அல்லது வெறும் எச்சரிக்கையான நிலைப்பாடாகவே இருக்குமா என்பது, வரும் சில ஆண்டுகளில் AI development பதில் அளிக்கும் கேள்வியாகும்.

இந்த கட்டுரை Gizmodo செய்தித் தொகுப்பை அடிப்படையாகக் கொண்டது. மூல கட்டுரையை வாசிக்கவும்.