ಆಂಥ್ರೋಪಿಕ್ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಸಹ- ಸ್ಥಾಪಕಿ ಡ್ಯಾನಿಯೆಲಾ ಅಮೋಡೆಯವರು ಮಾನವಿಕ ಶಾಸ್ತ್ರಗಳು (Humanities) ಮತ್ತೆ ಮಹತ್ವ ಪಡೆಯಲಿವೆ ಎಂದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಹೇಳಿದ್ದರು. ಇಂದಿನ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದುದು “ನಮ್ಮನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ನಮ್ಮ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅರಿಯುವುದು ಮತ್ತು ನಮ್ಮನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದೇ” ಆಗಿದೆ ಎನ್ನುವುದು ಅವರ ಅಭಿಮತ. ಮುಂದುವರಿದು, “ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) STEM ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣತವಾಗಿದ್ದರೂ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನಾ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನರ ಅಗತ್ಯವಂತೂ ಇಂದಿಗೂ ಇದೆ,” ಎನ್ನುವುದು ಅವರ ಆಂಬೋಣ. ಅವರ ಮಾತುಗಳನ್ನೇ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಸುತ್ತಾ, ಗೂಗಲ್ ಲ್ಯಾಬ್ಸ್ನ NotebookLM ಯೋಜನೆಯ ಸಂಪಾದಕೀಯ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಸ್ಟೀವನ್ ಜಾನ್ಸನ್ ಸಹ ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದ (Philosophy) ಮಹತ್ವ ಹಿಂದಿಗಿಂತ ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಬರಲಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಅದೇ ವೇಳೆ, ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, Sage Publications ಸಂಸ್ಥೆಯು “Critical Thinking Challenge” ಎಂಬ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಘೋಷಿಸಿದೆ. ಉನ್ನತ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದೇ ಇದರ ಉದ್ದೇಶ. ವಿಜೇತರಿಗೆ 5000 ಡಾಲರ್ ಬಹುಮಾನವೂ ಇದೆ. ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ವಿಚಿತ್ರವೆನಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರವೃತ್ತಿಯೂ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿದೆ. ಅಮೋಡೆಯವರು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಪದವಿ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ. ಇಂದಿನ STEM- ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಾಹಿತ್ಯ, ಇತಿಹಾಸ, ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ ಮುಂತಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು “ಉದ್ಯೋಗವಿಲ್ಲದ ಪದವಿಗಳು” ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಿಶ್ವದ ಅನೇಕ ಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಪದವಿ ತರಬೇತಿಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಹಲವು ಕಾರಣಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದ್ದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ವಿಚಿತ್ರ ಎನಿಸುವುದು ಕೂಡಾ ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಒಂದು ಕಡೆ, ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು LLMಗಳು ಮನುಷ್ಯನ ‘ಚಿಂತನಾಶಕ್ತಿ’ ಯನ್ನು ವಶಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾ ಇದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಕಡೆ, ಯಂತ್ರಗಳ ಪ್ರಾಬಲ್ಯದ ನಡುವೆ ನಮ್ಮ ಮಾನವೀಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕಾದರೆ ಮಾನವಿಕ ಶಾಸ್ತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಅಗತ್ಯವೆಂಬ ವಾದಗಳು ವ್ಯಾಪಾಕವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅದೇವೇಳೆ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸಿಗುವ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶ ಕೂಡಾ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇಲ್ಲೊಂದು ತುರ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾನವಿಕ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹಾಗೂ ಮಾನವಿಕ ವಿಷಯಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಸ್ಪರ ಹೇಗೆಲ್ಲಾ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ? ಕೆಲವರು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಹಾಯ ಇಲ್ಲದೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಲು, ತರ್ಕಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ತಲೆಮಾರನ್ನು ನಾವು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತದಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಈ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಖಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಬೌದ್ಧಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಸಲಾಗುತ್ತವೆ. ಇಂತಹ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದೇ ಮಾನವಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿಯೇ ಆರಂಭವಾಗಿ ಅಲ್ಲಿಯೇ ಅಂತ್ಯಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಮೊದಲು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ. AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎನ್ನುವುದು ಅದರಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ಬಹುತೇಕರಿಗೆ ಒಂದು ಅದ್ಭುತ ಮತ್ತು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ದೃಶ್ಯ. ಆಲ್ಗೋರಿದಮ್ ಆಧರಿತ ಚಿಂತನೆ ಸುಮಾರು 75 ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಆದರೆ ಅದರ ಇಂದಿನ ಉತ್ಕರ್ಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಘಟನೆ ನಡೆದದ್ದು 2016ರಲ್ಲಿ. ಸಿಯೋಲ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಆಲ್ಫಾಗೋ ಮತ್ತು ಲೀ ಸೆಡೋಲ್ ನಡುವಿನ ಗೋ ಆಟ. ಆಲ್ಫಾಗೋ ವಿಶ್ವ ಚಾಂಪಿಯನ್ ಲೀ ಸೆಡೋಲ್ ಅವರನ್ನು ಕೆಲವು ವಿಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರಿಗೂ ಅರ್ಥವಾಗದ ನಡೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸೋಲಿಸಿತು. ಆ ಕ್ಷಣದಿಂದ AI ವಿಶ್ವದ ಗಮನ ಸೆಳೆಯಿತು. ಸಿಲಿಕಾನ್ ವ್ಯಾಲಿ ದೊಡ್ಡ ಕನಸುಗಳನ್ನು ಕಾಣಲು ಆರಂಭಿಸಿತು. ಅಲ್ಲಿಂದಲೇ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯುಗಾರಂಭವಾಯಿತು. 2023ರಿಂದ ChatGPT, Gemini, Claude ಮುಂತಾದ ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಮ್ಮ ದೈನಂದಿನ ಬದುಕಿನ ಭಾಗವಾಗಿವೆ. ಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿಯೂ ಅವು ನಮ್ಮ ಅನೇಕ ವೃತ್ತಿಪರ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೀರಿವೆ. ChatGPT ಕೇವಲ ಎರಡು ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ 100 ಮಿಲಿಯನ್ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪಡೆಯಿತು. ಅದೇ ವೇಳೆ, Google Translate ಗೆ ಈ ಮೈಲಿಗಲ್ಲು ತಲುಪಲು 78 ತಿಂಗಳುಗಳು ಮತ್ತು Instagramಗೆ 30 ತಿಂಗಳುಗಳು ಬೇಕಾಗಿ ಬಂದಿತ್ತು.
ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಅನ್ನು “ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ” ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿ ‘ಕೃತಕ’ಯಾ ‘ನಿಜವಾದ’ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ. ಇವು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಅದ್ಭುತ ಗಣಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ದೈತ್ಯ ಆಲ್ಗೋರಿದಮ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿಜ್ಞಾನ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತ (STEM) ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಲ್ಲದು. ಕಾರಣ, ಈ ನಿಕಾಯಗಳಲ್ಲಿನ ಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ರಚಿಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮಾದರಿಗಳು ಕೃತಕ ನರಜಾಲಗಳ (Artificial Neural Networks) ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿದ್ದು, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಗಳಿಗೆ ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ ಪಡೆಯುವ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಒಬ್ಬ ಮನುಷ್ಯನ ಮಿದುಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ, ಆಡಳಿತ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇವುಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳೂ ಇವೆ.
ಆದರೆ ಮಾನವಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ‘ಮಾನವರಿಗಿಂತಲೂ ಬುದ್ಧಿವಂತ’ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ ಬೃಹತ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುವ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ದಾರಿಗಳು ಟಸಿಲೊಡೆಯುವುದು ಕೂಡಾ ಇಲ್ಲೇ. ಮಾನವಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಿ ಎಂದು ಅಮೋಡೆಯವರ ಜತೆ ನಾನೂ ಆಶಿಸುತ್ತೇನೆ. ನಾವು ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಿರುವುದು ಕೂಡಾ ಈ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನೇ. ‘ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ’ ಎಂಬ ಇಡೀ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನೇ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಶಕ್ಕೊಪ್ಪಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಮುಂದಿರುವ ಇನ್ನೊಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದರೊಂದಿಗೆ ‘ಚಿಂತನೆ’ ಎನ್ನುವುದು ‘ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕೆ’ ಮತ್ತು ‘ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರ’ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿಬಿಡುತ್ತದೆ. ಜತೆಗೆ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎನ್ನುವುದು ಹಳೆಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಅತಿಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯ ಎನಿಸುವ ಉತ್ತರವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಪಕವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನೆ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಿದ್ದು ದಕ್ಷತೆಯೇ (efficiency) ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮೌಲ್ಯ ಎನಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಾನವಿಕ ಶಾಸ್ತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ನಮ್ಮಂತವರಿಗೆ ಹಾಗೆ ಯೋಚಿಸಲಿಕ್ಕಾಗದು. ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ನಮ್ಮ ಗಮನದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯನುಡಿಯ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅರಿವು ನಮಗಿರುತ್ತದೆ. ವಾದಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ. ವಿವೇಕ ಮತ್ತು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತೇವೆ.
ಇವೆಲ್ಲವೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗಿ ತರಗತಿಗಳಲ್ಲೇ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
LLMಗಳು ಇದನ್ನೂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಬಲ್ಲವು ಎಂದು ನಮಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ತಿಳಿದುಬರುತ್ತದೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ವಾದಗಳು, ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಲ್ಲವು. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವಾದವನ್ನು, ಅದಕ್ಕೆ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಷಣಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಅವು ಮಂಡಿಸಬಲ್ಲವು. ಮಾನವನಂತೆ ಮಾತನಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನೂ ಅವು ಹೊಂದಿವೆ. ಕೆಲವರಿಗೆ ಅವು ಸ್ನೇಹಿತರಾಗಿಯೂ ತೋರುತ್ತದೆ. ಈಗಾಗಲೇ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರದೆಗಳಲ್ಲೇ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಕಳೆಯುವ ಹೊಸ ತಲೆಮಾರಿಗೆ, ಹಳೆಯ ರೀತಿಯ ತರಗತಿ ಕೋಣೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದೆನಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಣದ ನಿಜವಾದ ಉದ್ದೇಶ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ನಾವು ತಿಳಿಯಬೇಕಿದೆ. ಯೋಚಿಸುವ ವಿಧಾನ, ಅನುಮಾನಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮುನ್ನ ಆಳವಾದ ಆಲೋಚನೆ ಮಾಡುವ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ತಮ್ಮದಾಗಿದುವುದನ್ನೇ ನಾವು ದಕ್ಷತೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಮಾನವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಬಂದರೆ ಬೆಳೆಸಲು ನಾವು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಪಡಬೇಕಾಗಿ ಬರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಲ್ಲೊಂದಾಗಿದೆ ‘ತಿಳುವಳಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ’ವನ್ನು ಅಥವಾ (informed perspective) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಸುವುದು. ಆದರೆ, AI ಉದ್ಯಮದ ಧ್ಯೇಯವಾಕ್ಯ ಇದಲ್ಲ. ಅದರ ಗುರಿ ಇರುವುದು ಪ್ರಮಾಣ, ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ವಿಸ್ತರಣೆಯಲ್ಲಿ.
ಮಾನವಿಕ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೇ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಇಲ್ಲಿ ಚರ್ಚೆ ಮರಳುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಈ ಭೇದವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಜಾಣತನವಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕರಾದ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವವರಾದ ಮಾನವಿಕ ವಿದ್ವಾಂಸರು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೆ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ರೂಪುಗೊಳಿಸಬಹುದು. (ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಿಜ್ಞಾನದವರು ಇಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಉದಾರತನ ತೋರಬೇಕಾದ ಅನಿವಾರ್ಯತೆ ಇದೆ). ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ ಎಂದರೆ ಕೇವಲ ಸ್ಥಾಪಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ. ಮಾನವ ಅನುಮಾನ, ಅಜ್ಞಾನ, ಆತ್ಮಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯನ್ನು ಒಂದೆಡೆ, ಯಂತ್ರಗಳ ಗಣಿತೀಯ ನಿಖರತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಗುರುತಿಸಿ, ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಮಾನವರು ಇನ್ನೂ ಬದುಕಬೇಕಿರುವುದು ಇತಿಹಾಸಗಳಲ್ಲಿ, ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಲ್ಲೇ ಸರಿ. ಇಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ಇರುವುದು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲ, ಅವು ಶತಶತಮಾನಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.
ಮಾನವ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ರಾಂತಿಗಳು ನಡೆದಿವೆ. ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ರಾಂತಿ ಅವುಗಳನ್ನೆಲ್ಲ ಮೀರಿಸುವಂತಹದ್ದು. ತತ್ತ್ವಜ್ಞಾನಿ ಯುಕ್ ಹುಯಿ ಹೇಳಿರುವ ಹಾಗೆ , AI ಒಂದು ‘ಸಂಯೋಜಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ’ (convergent technology) ವಾಗಿದ್ದು ಜಗತ್ತಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲೂ ಅನ್ವಯವಾಗಬಲ್ಲ ಏಕೈಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಿದು. ಇಡೀ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಓದುವುದನ್ನು, ಬರೆಯುವುದನ್ನು ಮತ್ತು ಯೋಚಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಸುವ ‘ಇಡೀ ಗ್ರಹದ ಮಹಾ ಮೆದುಳು’ ಆಗುವತ್ತ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಜ್ಜೆ ಇಟ್ಟಿದೆ. ಸಿಲಿಕಾನ್ ವ್ಯಾಲಿಯಿಂದ ಲಗ್ಗೆ ಇಟ್ಟಿರುವ ಈ ಮಿದುಳು ಅದ್ಭುತವೇ ಸರಿ. ನಾವೀಗ ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತಾಡಲು ಶುರು ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. ಆಂಗ್ಲರು ಹಾಗೂ ಚೀನಿಯರ ಪ್ರಭುತ್ವ ಇರುವ ಕಡೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾಡಬಲ್ಲವು. ಅದಾಗ್ಯೂ, ಎರಡರ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲೂ ನಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಒಂದೇ.
ಕೆಲವು ದೂರದೃಷ್ಟಿಯ ಚಿಂತಕರು ‘ನಾವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವೇ ನಮ್ಮನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ’ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ಇಂದು ಯಂತ್ರದ ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ಬರವಣಿಗೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತಿದೆ. AI ಸ್ವಲ್ಪ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹಲವಾರು ಜನರು ಭಾವಿಸಿದ್ದಾರೆ. AI ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ‘human loss function’ ಎಂಬ ಪದಪ್ರಯೋಗವಿದೆ. ಮಾನವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿನ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳು ಅವುಗಳ ಗಣಕ ವ್ಯವಸ್ಥಗೆ ತೊಂದರೆ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯೇ ಒಂದು ‘ನಷ್ಟ’ (loss) ಎನಿಸಿದೆ. ಅದೇ ರೀತಿ, ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನಗಳೂ ಒಂದು ‘ನಷ್ಟ’ ಎನಿಸಿಬಿಟ್ಟಿದೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ನಮ್ಮೆಲ್ಲರಿಗೂ ಇದೊಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕರೆಘಂಟೆಯಾಗಬೇಕು. ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತೇನೆಂದು ಹೇಳುತ್ತಾ AI ಸಹಾಯಕ/ಕಿ ಪ್ರೀತಿಯಿಂದ ನಮ್ಮ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಎರಡು ಬಾರಿ ಯೋಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು.
ಲೇ: ಯಾಸ್ಮೀನ್ ಆರಿಫ್
ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ: ನಝೀರ್ ಅಬ್ಬಾಸ್
ಯಾಸ್ಮೀನ್ ಆರಿಫ್ ಸಮಕಾಲೀನ ಭಾರತದ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಕಾರರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು. ಪ್ರಸ್ತುತ ದೆಹಲಿಯ ಶಿವ ನಾಡರ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕರಾಗಿರುವ ಅವರು, ಈ ಹಿಂದೆ ದೆಹಲಿ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ಹಾಗೂ ಅಮೆರಿಕದ University of Minnesotaಯಲ್ಲಿ ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿದ್ದರು. Life, Emergent: The Social in the Afterlives of Violence (2016) ಅವರ ಪ್ರಮುಖ ಕೃತಿಗಳಲ್ಲೊಂದು. Event and Everyday: Empiricisms and Epistemologies ಹಾಗೂ Critical Themes in Indian Sociology ಮುಂತಾದ ಕೃತಿಗಳ ಸಂಪಾದಕಿಯೂ ಆಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆ ಜೀವನ, ಹಿಂಸೆ, ರಾಜಕೀಯ, ಜ್ಞಾನ, ಕಾನೂನು, ನಗರ ಮತ್ತು ಸಮಕಾಲೀನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದೆ.
