AI Use: अग्रणी वैज्ञानिक, प्रौद्योगिकीविद और दार्शनिक अकसर नवाचार की दिशा के बारे में बेहद भयानक अनुमान लगाते रहे हैं और आइंस्टीन भी इससे अछूते नहीं थे, एनरिको फर्मी द्वारा शिकागो में पहले विखंडन रिएक्टर का निर्माण पूरा करने से ठीक दस साल पहले, उन्होंने दावा किया था, ''ऐसा कोई संकेत नहीं है कि परमाणु ऊर्जा कभी भी प्राप्त की जा सकेगी।'' इसके तुरंत बाद, ज्यादातर विद्वान आसन्न परमाणु विनाश की आशंकाओं पर बात करने लगे।
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इसी तरह, आज के विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) का विनाश निकट है। अन्य लोग जवाब देते हैं कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पहले ही अपनी शक्तियों के चरम पर पहुंच चुके हैं। डेविड कॉलिंग्रिज की प्रभावशाली थीसिस के साथ बहस करना मुश्किल है कि नई प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पन्न जोखिमों की भविष्यवाणी करने का प्रयास एक मूर्खतापूर्ण काम है। यह देखते हुए कि हमारे प्रमुख वैज्ञानिक और प्रौद्योगिकीविद् आमतौर पर तकनीकी विकास के बारे में इतने गलत हैं, हमारे नीति निर्माताओं के पास कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से उभरते तकनीकी जोखिमों को प्रभावी ढंग से विनियमित करने का क्या मौका है?
हमें कॉलिंग्रिज की चेतावनी पर ध्यान देना चाहिए कि प्रौद्योगिकी अनिश्चित तरीकों से विकसित होती है। हालाँकि, एआई जोखिम का एक वर्ग है जिसके बारे में आमतौर पर पहले से पता चल जाता है। ये एक विशेष तरीके से अपने स्वामित्व वाले एआई मॉडल से लाभ के लिए कंपनी के आर्थिक प्रोत्साहन और एआई मॉडल का मुद्रीकरण और तैनाती कैसे की जानी चाहिए, इसमें समाज के हितों के बीच गलत संरेखण से उत्पन्न होने वाले जोखिम हैं। इस तरह के गलत संरेखण को नजरअंदाज करने का सबसे सुरक्षित तरीका एआई मॉडल क्षमताओं के बारे में तकनीकी प्रश्नों पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करना है, जो उस सामाजिक-आर्थिक माहौल से अलग है जिसमें ये मॉडल संचालित होंगे और लाभ के लिए डिजाइन किए जाएंगे।
एआई से होने वाले आर्थिक जोखिमों पर ध्यान केंद्रित करना केवल ''एकाधिकार,'' ''आत्म-वरीयता'' या ''बिग टेक प्रभुत्व'' को रोकने के बारे में नहीं है। यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि नवाचार को सुविधाजनक बनाने वाला आर्थिक वातावरण कठिनता से अनुमान लगाए जा सकने वाले तकनीकी जोखिमों को प्रोत्साहित नहीं कर रहा है क्योंकि कंपनियां लाभ या बाजार प्रभुत्व की दौड़ में ''तेजी से आगे बढ़ती हैं और चीजों को तोड़ देती हैं''। यह इस बात को सुनिश्चित करने के बारे में भी है कि समयपूर्व समेकन को रोककर एआई से मूल्य व्यापक रूप से साझा किया जाता है। यदि उभरते हुए एआई उपकरण सभी के लिए सुलभ हों, तो हम और अधिक नवाचार देखेंगे, जैसे कि नई फर्मों, स्टार्ट-अप और एआई उपकरणों का एक फैला हुआ पारिस्थितिकी तंत्र उत्पन्न हो सकता है।
ओपनएआई पहले से ही 2 अरब अमेरिकी डॉलर की वार्षिक बिक्री और लाखों उपयोगकर्ताओं के साथ एक प्रमुख खिलाड़ी बन रहा है। इसके जीपीटी स्टोर और डेवलपर टूल को इसे बनाने वालों को मूल्य लौटाने की जरूरत है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नवाचार का पारिस्थितिकी तंत्र व्यवहार्य और व्यापक रहे। नवाचारों में अंतर्निहित आर्थिक प्रोत्साहनों की प्रणाली और व्यवहार में प्रौद्योगिकियों का मुद्रीकरण कैसे किया जाता है, इसकी सावधानीपूर्वक जांच करके, हम बाजार की संरचना द्वारा पोषित आर्थिक और तकनीकी दोनों तरह के जोखिमों की बेहतर समझ पैदा कर सकते हैं। बाज़ार संरचना केवल फर्मों की संख्या नहीं है, बल्कि बाज़ार में लागत संरचना और आर्थिक प्रोत्साहन है जो संस्थानों, आसन्न सरकारी नियमों और उपलब्ध वित्तपोषण से आती है।
यह विचार उपयोगी है कि कैसे एल्गोरिथम प्रौद्योगिकियां जो पुराने एग्रीगेटर प्लेटफार्मों (जैसे कि अमेज़ॅन, गूगल और फेसबुक सहित अन्य) को शुरू में उपयोगकर्ताओं को लाभ पहुंचाने के लिए तैनात किया गया था, को अंततः प्लेटफ़ॉर्म के लिए लाभ बढ़ाने के लिए पुन: प्रोग्राम किया गया था। सोशल मीडिया, सर्च और अनुशंसा एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न समस्याएं कभी भी एक इंजीनियरिंग मुद्दा नहीं थीं, बल्कि एल्गोरिदम की सुरक्षित, प्रभावी और न्यायसंगत तैनाती के साथ संरेखित नहीं होने वाले वित्तीय प्रोत्साहन (लाभ वृद्धि) में से एक थी। जैसा कि कहा जाता है: इतिहास खुद को दोहराता नहीं है, लेकिन वह दोहराता है।
यह समझने के लिए कि प्लेटफ़ॉर्म स्वयं को मूल्य कैसे आवंटित करते हैं और हम इसके बारे में क्या कर सकते हैं, हमने प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ताओं और उत्पादकों से तथाकथित आर्थिक किराया निकालने में एल्गोरिदम की भूमिका और डिजिटल बाज़ारों की अनूठी सूचनात्मक व्यवस्था की जांच की। आर्थिक सिद्धांत में, किराया ''सुपर-सामान्य मुनाफा'' है (ऐसा मुनाफा जो प्रतिस्पर्धी बाजार में प्राप्त होने वाली राशि से अधिक हो) और कुछ दुर्लभ संसाधनों पर नियंत्रण को दर्शाता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि, प्रतिस्पर्धी बाजार में कुछ उत्पादन करने (जैसे कि कई निर्माता कार बनाते और बेचते हैं) से अर्जित रिटर्न के बजाय, किराया स्वामित्व या कुछ हद तक एकाधिकार शक्ति का शुद्ध रिटर्न है। डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म के लिए, डिजिटल रेंट निकालने में आम तौर पर उपयोगकर्ता को दिखाई गई जानकारी की गुणवत्ता को कम करना शामिल होता है।
उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन के लाखों उपयोगकर्ता बिक्री के लिए उपलब्ध सर्वोत्तम उत्पाद दिखाने के लिए उसके उत्पाद खोज एल्गोरिदम पर भरोसा करते हैं, क्योंकि वे प्रत्येक उत्पाद का व्यक्तिगत रूप से निरीक्षण करने में असमर्थ हैं। ये एल्गोरिदम हर किसी का समय और पैसा बचाते हैं: उपयोगकर्ताओं को उच्चतम गुणवत्ता और सबसे कम कीमत वाले उत्पादों को खोजने के लिए हजारों उत्पादों के माध्यम से नेविगेट करने में मदद करके, और अमेज़ॅन के डिलीवरी बुनियादी ढांचे और विशाल ग्राहक नेटवर्क के माध्यम से आपूर्तिकर्ताओं की बाजार पहुंच का विस्तार करके।
इन प्लेटफार्मों ने बाज़ारों को अधिक कुशल बनाया और उपयोगकर्ताओं और उत्पाद आपूर्तिकर्ताओं दोनों को भारी मूल्य प्रदान किया। लेकिन समय के साथ, उपयोगकर्ता मूल्य प्रदान करने के उनके शुरुआती वादे और विकास धीमा होने के कारण लाभ मार्जिन का विस्तार करने की आवश्यकता के बीच एक गलत संरेखण ने खराब प्लेटफ़ॉर्म व्यवहार को प्रेरित किया है। अमेज़ॅन का विज्ञापन व्यवसाय एक उदाहरण है।
अमेज़ॅन पर हमारे शोध में, हमने पाया कि उपयोगकर्ता अभी भी पृष्ठ के शीर्ष पर उत्पाद परिणामों पर क्लिक करते हैं, भले ही वे अब सर्वोत्तम परिणाम न हों, बल्कि भुगतान किए गए विज्ञापन प्लेसमेंट हों। अमेज़ॅन अपने एल्गोरिदम में उपयोगकर्ताओं द्वारा रखे गए आदतन भरोसे का दुरुपयोग करता है, और इसके बजाय उपयोगकर्ता का ध्यान और क्लिक निम्न गुणवत्ता, प्रायोजित जानकारी पर केंद्रित करता है, जिससे उसे अत्यधिक लाभ होता है।
हमने पाया कि अमेज़ॅन की अपनी गुणवत्ता, कीमत और लोकप्रियता अनुकूलन एल्गोरिदम के अनुसार, औसतन सबसे अधिक क्लिक किए गए प्रायोजित उत्पाद (विज्ञापन) 17 प्रतिशत अधिक महंगे थे और 33 प्रतिशत कम रैंक वाले थे। और क्योंकि उत्पाद आपूर्तिकर्ताओं को अब उस उत्पाद रैंकिंग के लिए भुगतान करना होगा जो उन्होंने पहले उत्पाद की गुणवत्ता और प्रतिष्ठा के माध्यम से अर्जित की थी, अमेज़ॅन के बढ़ने पर उनका मुनाफा कम हो जाता है, और कीमतें बढ़ जाती हैं क्योंकि लागत का कुछ हिस्सा ग्राहकों पर डाला जाता है।
अमेज़ॅन अपने मूल ''गुणी'' मिशन (''पृथ्वी पर सबसे अधिक ग्राहक-केंद्रित कंपनी बनने के लिए'') से हटकर एक निष्कर्षण व्यवसाय मॉडल की ओर बढ़ने वाली कंपनी का सबसे ज्वलंत उदाहरण है। लेकिन यह अकेली नहीं है। गूगल, मेटा और वस्तुतः अन्य सभी प्रमुख ऑनलाइन एग्रीगेटर्स, समय के साथ, अपने उपयोगकर्ताओं और सामग्री और उत्पाद आपूर्तिकर्ताओं या एप्लिकेशन डेवलपर्स के अपने पारिस्थितिकी तंत्र के मूल वादे पर अपने आर्थिक हितों को प्राथमिकता देने लगे हैं। विज्ञान कथा लेखक और कार्यकर्ता कोरी डॉक्टरो इसे बिग टेक प्लेटफार्मों का ''एनशिटिफिकेशन'' कहते हैं।
लेकिन सभी किराये ख़राब नहीं होते. अर्थशास्त्री जोसेफ शुम्पीटर के अनुसार, किसी फर्म द्वारा नवप्रवर्तन से प्राप्त किराया समाज के लिए फायदेमंद हो सकता है। बिग टेक के प्लेटफॉर्म अत्यधिक नवोन्वेषी, श्रेष्ठ, एल्गोरिथम संबंधी सफलताओं के माध्यम से आगे बढ़े। एआई में मौजूदा बाजार के नेता भी ऐसा ही कर रहे हैं। इसलिए जबकि शुम्पेटेरियन किराए वास्तविक और उचित हैं, समय के साथ, और बाहरी वित्तीय दबाव में, बाजार के नेताओं ने लाभ बनाए रखने के लिए विज्ञापनदाताओं, आपूर्तिकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं के पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा बनाए गए मूल्य का एक बड़ा हिस्सा हासिल करने के लिए अपनी एल्गोरिदमिक बाजार शक्ति का उपयोग करना शुरू कर दिया।
अधिक लाभदायक सामग्री के पक्ष में उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को एल्गोरिथम महत्व में डाउनग्रेड कर दिया गया। सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म के लिए, यह उपयोगकर्ता के स्वास्थ्य के लिए किसी भी कीमत पर प्लेटफ़ॉर्म पर बिताए गए समय को बढ़ाने के लिए व्यसनी सामग्री थी। इस बीच, उनके प्लेटफ़ॉर्म के लिए मूल्य के अंतिम आपूर्तिकर्ता – सामग्री निर्माता, वेबसाइट मालिक और व्यापारी – को अपना अधिक रिटर्न प्लेटफ़ॉर्म मालिक को सौंपना पड़ा है। इस प्रक्रिया में, लाभ और लाभ मार्जिन कुछ प्लेटफार्मों के हाथों में केंद्रित हो गए हैं, जिससे बाहरी कंपनियों द्वारा नवाचार करना कठिन हो गया है।
एक मंच जो अपनी कंपनियों के पारिस्थितिकी तंत्र को उच्च शुल्क का भुगतान करने के लिए मजबूर करता है को उचित नहीं ठहराया जा सकता है। यह एक लाल बत्ती है कि प्लेटफ़ॉर्म के पास कुछ हद तक बाज़ार की शक्ति है जिसका उपयोग वह अनर्जित किराया निकालने के लिए कर रहा है। अमेज़ॅन के सबसे हालिया तिमाही खुलासे (क्यू4, 2023), ऑनलाइन बिक्री में साल-दर-साल 9 प्रतिशत की वृद्धि दर्शाता है, लेकिन शुल्क में 20 प्रतिशत (तृतीय-पक्ष विक्रेता सेवाएं) और 27 प्रतिशत (विज्ञापन बिक्री) की वृद्धि दर्शाता है।
जोखिम और नवप्रवर्तन के संदर्भ में यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि बिग टेक द्वारा एल्गोरिथम प्रौद्योगिकियों की यह किराया-निकालने वाली प्रक्रिया एक अनजाना जोखिम नहीं है, जैसा कि कॉलिंग्रिज द्वारा पहचाना गया है। यह एक पूर्वानुमानित आर्थिक जोखिम है। किसी के नियंत्रण में दुर्लभ संसाधनों के शोषण के माध्यम से लाभ की खोज एक कहानी है जो वाणिज्य जितनी ही पुरानी है।
