अध्याय ६ · खण्ड I · 14 मिनेट
भविष्यको भविष्यवाणीबारे
"एआईले X सम्ममा Y गर्नेछ" भन्ने अधिकांश भविष्यवाणी किन गलत हुन्छन् — र सही हुनेलाई कसरी पढ्ने।
एआईबारेका भविष्यवाणी दुई स्वादका हुन्छन्। विनाशवादी: दुई वर्षभित्र हामी सबै बेरोजगार हुनेछौं। अवहेलनात्मक: यो त बस चाटबट हो, शान्त रहनुहोस्। दुवै प्राय: गलत हुन्छन्, र दुवै उही कारणले गलत हुन्छन् — दुवैले उदास सत्य बिर्सन्छन् कि एआई साँघुरो ठाउँमा छिटो र फराकिलोमा बिस्तारै बढ्छ।
यो खण्डले एआई भविष्यवाणी शङ्कापूर्ण ढङ्गले पढ्ने ढाँचा दिन्छ। ढाँचा आफै भविष्यवाणी होइन। कुनै निश्चित वर्षसम्म एआईले के गर्छ वा गर्दैन भनेर कसैले भन्दा सोध्ने प्रश्नहरूको चेकलिस्ट हो।
एआई भविष्यवाणी किन गाह्रो छ
एआई क्षमताको आकार अनौठो छ। यिनी सहज रूपमा सुधार्दैनन्। वर्षौं स्थिर बस्छन्, अनि हाम फाल्छन्।
- मेसिन अनुवाद। २००० देखि २०१५ सम्म गुणस्तर लगभग स्थिर थियो। अनि ट्रान्सफर्मर आयो र पाँच वर्षभित्र गुणस्तरले दुई पटक हाम फाल्यो।
- छवि उत्पादन। २०२० सम्म धेरैजसो खेलौना आउटपुट। अनि डिफ्युजन मोडेल आयो र २०२३ सम्म धेरै क्षेत्रमा आउटपुट तस्बिरबाट छुट्याउन नसकिने भयो।
- रोबोटिक्स। २०२४ मा २०१८ का जस्तै क्षमता। हाम अझै आएको छैन।
स्थिरता असफलता होइन; ती अर्को विचार, अर्को डाटासेट, वा हार्डवेयरको अर्को पुस्ता प्रतीक्षामा बिताइएको समय हुन्। अनि एउटा अनुसन्धान अन्तर्ज्ञानले — १९८६ मा ब्याकप्रोप्यागेसन, २०१७ मा ट्रान्सफर्मर, २०२२ मा RLHF — छलाङ अनलक गर्छ।
समस्या: कहिले अर्को हाम आउँछ अनुमान गर्न अनिवार्य रूपमा असम्भव छ। कुन क्षमता मा प्रभाव पार्छ अनुमान गर्न गाह्रो छ। र हामले वरिपरिको अर्थतन्त्र वा संस्कृति कसरी आकार दिन्छ अनुमान गर्न अझ गाह्रो।
भविष्यवाणी पढ्ने ढाँचा
कसैले “एआईले वर्ष Y भित्र X गर्नेछ” भन्दा चार प्रश्न सोध्नुहोस्।
१. यो कार्यका लागि कति डाटा छ?
एआईले प्रशस्त लेबल लगाइएको डाटा हुने कार्यमा उत्तम काम गर्छ। सामान्य इन्डो-युरोपेली भाषाहरू अनुवादका लागि अर्बौं समानान्तर वाक्य जोडी छन्; लिम्बू र तामाङबीच अनुवादका लागि धेरै थोरै। सबै नेपाली भाषा जोडी सम्म २०३० सम्म पूर्ण अनुवादित हुने भविष्यवाणी नेपाली-अंग्रेजीका लागि सम्भव छ, लिम्बू-तामाङका लागि शङ्कास्पद। उही एल्गोरिथम; फरक डाटा; धेरै फरक नतिजा।
२. सफलता परिभाषित गर्न कति सजिलो छ?
“चेसमा जित्ने” राम्ररी परिभाषित छ — नियम छन् र स्पष्ट विजय अवस्था। “राम्रो डाक्टर हुने” छैन। तीखो सफलता मापदण्ड भएका कार्य पहिले झर्छन्। निर्णय, स्वाद, वा सन्दर्भ चाहिने कार्य बिस्तारै झर्छन् वा झर्दैनन्। एआईले रेडियोलोजिस्टलाई बदल्नेछ (राम्ररी परिभाषित: छवि वर्गीकरण) भन्ने भविष्यवाणी एआईले चिकित्सकलाई बदल्नेछ (निर्णय-भारित: जटिल बिरामीका लागि उपचार छनोट) भन्दा बढी विश्वसनीय छ।
३. असफलता सस्तो छ कि महँगो?
ठीकठाक मार्केटिङ इमेल लेख्ने मोडेल छिटो तैनाथ हुन्छ किनकि सबैभन्दा खराब केस अप्ठ्यारो इमेल हो। कसैले ऋण पाउने कि नपाउने निर्णय गर्ने मोडेल बिस्तारै चल्छ किनकि सबैभन्दा खराब केस व्यक्तिलाई हानि र नियामकको रिस हो। उही मोडेल प्रविधि; फरक तैनाथी गति। क्षमता र तैनाथी छुट्टा छुट्टै भविष्यवाणी गर्नुहोस्।
४. कसलाई यो हुनुको प्रोत्साहन छ, र कसलाई रोक्नुको प्रोत्साहन छ?
राजनीति बेवास्ता गर्ने भविष्यवाणीले मुख्य चर बेवास्ता गर्छ। आफै चल्ने कारहरू शीर्षकले सुझाएभन्दा प्राविधिक रूपमा अघि छन्, तर कसैले समाधान नगरेको दायित्व कानुनको सामना गर्छन्। एआई-सञ्चालित औषधि अन्वेषण छिटो बढिरहेको छ किनकि औषधि कम्पनीसँग प्रोत्साहन र नियामक मार्ग छ। भविष्यवाणीले एल्गोरिथम मात्र होइन, पूरै प्रणालीको हिसाब राख्नुपर्छ।
नेपालका लागि तीन इमानदार भविष्यवाणी
भविष्यवाणी भन्दा विश्वासका दाउ बढी हुन्, किनकि प्रत्येक अघिबाटै अस्तित्वमा रहेका कुरामा आधारित छन्।
दाउ १। देवनागरी OCR आधारभूत नेपाली फोनमा छापिएको पाठका लागि २०२७ सम्म मानव स्तरको सटीकतामा हुनेछ। किन: डाटा छ, एल्गोरिथम परिपक्व छन्, प्रयोग केस जताततै छन्, र हार्डवेयर तयार छ। बाटो छोटो छ।
दाउ २। नियमित सरकारी प्रश्न (नागरिकता, इजाजतपत्र नवीकरण, कर) सञ्चालन गर्ने नेपाली-भाषा स्वर सहायक २०३० सम्म अस्तित्वमा हुनेछ, तर ग्रामीण बोलीमा यसको सटीकता काठमाडौंको नेपालीभन्दा वर्षौं पछाडि रहनेछ। किन: काठमाडौंको नेपालीको डाटा सङ्कलन भइरहेको छ; ग्रामीण बोलीहरूको होइन, र कुनै व्यावसायिक कर्तासँग सङ्कलन गर्ने प्रोत्साहन छैन।
दाउ ३। कृषिमा भविष्यवाणी एआई (धान उत्पादन, मनसुन समय, रोग पहिचान) असमान रूपमा अपनाइनेछ — ठूला व्यावसायिक खेत पहिले, साना अन्तिममा। किन: प्रविधि तयार छ; बाधा डेलिभरी, तालिम, र विश्वास हो। डेलिभरी च्यानल बेवास्ता गर्ने भविष्यवाणीले वास्तविक कथा गुमाउँछ।
ध्यान दिनुहोस् — यिनै कुनै क्षमता मात्रको कुरा होइन। प्रत्येकले क्षमतालाई डाटा उपलब्धता, प्रोत्साहन, र डेलिभरी पूर्वाधारसँग जोड्छ। त्यो ढाँचा हो।
तपाईंले देख्ने भविष्यवाणी पढ्ने
पत्रिकाहरूमा हेर्ने तीन ढाँचा:
क्षमता बहिर्वेशन। “GPT-4 ले X गर्न सक्छ, त्यसैले २०२७ सम्म १०X गर्नेछ।” यसले क्षमतालाई सहज रूपमा बढिरहेको ठान्छ, स्थिरता बेवास्ता गर्छ। कम महत्त्व दिनुहोस्।
लुकेको मान्यता। “एआईले २०३० सम्म लेखापालहरूलाई हटाउनेछ।” ध्यान दिनुहोस् — भविष्यवाणीले मान्छ कि (क) प्रविधि काम गर्छ, (ख) नियामकले अनुमति दिन्छ, (ग) लेखा फर्महरू पुन: संरचना गर्छन्, (घ) ग्राहकले विश्वास गर्छन्। प्रत्येक मान्यताको आफ्नो सम्भाव्यता छ; गुणन गर्नुहोस् र शीर्षकको अंक छिटो खुम्चन्छ।
हस्तान्तरित भविष्यवाणी। “अमेरिकामा काम गर्छ भने नेपालमा पनि गर्नेछ।” यसले अमेरिकामा फरक डाटा, फरक प्रोत्साहन, फरक नियामक छन् भनेर बेवास्ता गर्छ। नेपालका लागि भविष्यवाणी नेपालका लागि नै बनाइनुपर्छ।
एउटै सबैभन्दा राम्रो दीर्घकालीन दाउ
मलाई आउँदो दशकमा नेपालमा एआईले बदल्ने एउटै कुरा नाम राख्न लगाए, त्यो कुनै विशिष्ट उद्योग होइन। कसले लेख्छ त्यो हुन्थ्यो।
मस्यौदा कागजात, मस्यौदा कोड, मस्यौदा अनुवाद, मस्यौदा समाचार लेख उत्पादन गर्ने लागत खुम्चिरहेको छ। दुर्लभ बन्ने कुरा सम्पादन हो — के सही हो, के साँचो हो, के उचित हो भनेर निर्णय गर्ने मानवीय न्याय। काम उत्पादनबाट क्युरेसनतर्फ सर्दैछ। त्यो परिवर्तन, कुनै विशिष्ट प्रयोगभन्दा बढी, मैले दाउ राख्थें। संसारभर भइरहेको छ, र नेपाल अपवाद होइन।
शैक्षिक प्रभाव चिन्ताजनक छ: एआई जनरेटर को रूपमा सिक्ने विद्यार्थी कमोडिटी हुनेछन्; एआई सम्पादन, तथ्य-जाँच, र न्याय गर्ने उपकरण को रूपमा सिक्ने विद्यार्थी मूल्यवान् हुनेछन्। यो पाठ्यक्रमले निरन्तर दोस्रो प्रकारको साक्षरतातर्फ झुक्ने कोशिस गरेको छ।
आफ्नो बुझाइ जाँच्नुहोस्
छोटो जाँच
—ऐतिहासिक रूपमा एआई क्षमताले कुन ढाँचामा सुधार गर्ने प्रवृत्ति देखाएको छ?
अब के?
हामीले भविष्यवाणी कसरी पढ्ने हेर्यौं। अर्को खण्ड पूर्वानुमानबाट नतिजा तर्फ जान्छ — काम, निष्पक्षता, भाषा, सार्वभौमिकता। नेपाल जस्तो देशले आउँदो दशकमा उत्तर दिनैपर्ने चार प्रश्न, भविष्यवाणी जे भए पनि।