स्वचालन स्वचालित नहीं है | बस मिलने के लिए

मैं दूर-दूर से चैटजीपीटी के खतरे के बारे में सुन रहा हूं जो वर्तमान में मनुष्यों द्वारा लिखी गई अधिकांश चीजों को स्वचालित कर रहा है।

लेकिन मुझे उस मोर्चे पर कुछ कारणों से संदेह है।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि कुछ नियमित और मानकीकृत लेखन कार्य हैं – जैसे कि मानक छात्र “लेखन” – जिसे चैटजीपीटी आसानी से दोहराता है, लेकिन एक स्वतंत्र लेखक के रूप में जिसे मुख्य रूप से पृष्ठ पर सोचने के लिए भुगतान किया जाता है, मैं एक regurgitation मशीन सिंटैक्स के बारे में चिंतित नहीं हूं आप वास्तव में सोच भी नहीं सकते।

संदेह का मेरा अन्य स्रोत यह है कि सच्चा स्वचालन हमेशा भविष्य में उस समय से कई वर्षों तक प्रतीत होता है जब इसका वादा किया गया था। उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कारों को लें, एक ऐसी समस्या जिसके बारे में कुछ लोगों का मानना ​​है कि टेस्ला द्वारा उत्पादित कारों जैसी कारों में सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली वर्तमान पद्धति से हल नहीं किया जा सकता है।

यह भी देखें: ऑटोमेशन के वादे के बारे में मेरे पहले प्रदर्शन से यह व्यक्तिगत उपाख्यान कि यह पूरी तरह से विफल रहा, एक विफलता जो शुरुआत से अनुमानित थी और अब और भविष्य में चैटजीपीटी की भूमिका के बारे में हम कैसे सोचते हैं, यह शिक्षाप्रद हो सकता है।

मेरी पहली पोस्ट-कॉलेज की नौकरी (लगभग 1992) शिकागो में एक बड़ी कानूनी फर्म के लिए एक पैरालीगल के रूप में काम कर रही थी, एक बड़े व्यावसायिक मुकदमेबाजी पर लोगों की एक टीम के हिस्से के रूप में जो इस उपाख्यान के उद्देश्यों के लिए समझाने से कहीं अधिक जटिल है, लेकिन दर्जनों विभिन्न भौगोलिक स्थानों से लाखों दस्तावेज़ शामिल हैं।

कुछ दस्तावेज़ वस्तुतः 19वीं शताब्दी के हैं, हालाँकि अधिकांश उपकरण 20वीं शताब्दी के पूर्वार्द्ध के हैं। हमारे पास टाइप किए गए दस्तावेजों की फोटोकॉपी थी जो मूल रूप से कार्बन या मिमोग्राफ थे, जिनमें से कई में हस्तलिखित नोट्स भी थे, नोट्स जो मामले में ऑपरेटिव हो सकते थे।

प्रत्येक दस्तावेज़ को बेट्स स्टैम्प के साथ लेबल किया गया था, एक दो-अक्षर वाला कोड जो मूल स्थान को दर्शाता है, और फिर एक विशिष्ट पहचानकर्ता प्रदान करने के लिए एक संख्या।

मैंने खोज चरण के बीच में प्रवेश किया, जब प्रमुख आंकड़े सामने आए, जिसमें कई औद्योगिक इकाइयों में प्रबंधन और लाइन पर्यवेक्षक पदों पर काम करने वाले लोग शामिल थे। कुछ अन्य पैरालीगल्स के साथ, मेरा काम दस्तावेजों पर हाथ रखकर, उन्हें स्कैन करके और उनकी सामग्री को DOS-आधारित इंडेक्सिंग सिस्टम में सारांशित करके, सभी के नाम नोट करके और निश्चित रूप से बेट्स नंबरिंग सहित, इंडेक्स करना था। फिर से मिल जाना।

इसलिए जब किसी को अपदस्थ किया जाना था, तो हम पुराने डेटाबेस में जाते थे, नाम टाइप करते थे, उन सभी दस्तावेजों की रिपोर्ट प्राप्त करते थे जिनमें उन्हें अनुक्रमित किया गया था, प्रतियों की प्रतियां बनाते थे, और उन्हें काम करने वाले वकील को देते थे। बयान पर।

यह बेहद उबाऊ काम था जिसके लिए मुझे काफी अच्छे पैसे मिले थे।[1] यह स्पष्ट था कि हम सभी दस्तावेजों को अनुक्रमणित करने के करीब नहीं जा रहे थे, इसलिए हम लगातार संघर्ष करते रहेंगे। यदि फलां को अमुक स्थान से अपदस्थ किया जा रहा था, तो हम उस स्थान से दस्तावेजों के छोटे ब्रह्मांड में गोता लगाएंगे और ऐसी किसी भी चीज की छानबीन करेंगे जो यह हो सकता है प्रासंगिक होना, कभी-कभी वकीलों को दस्तावेजों में दबा देना, उनमें से कई निरर्थक होते हैं, जो उन्हें बहुत क्रोधित करते हैं।

वहां चार या पांच महीने के बाद, दस्तावेजों में दबे एक स्मार्ट युवा सहयोगी ने पैरालीगल टीम से पूछा कि क्या हमें पता है कि मामला किस बारे में था और, नकारात्मक में जवाब देने के बाद, उन्होंने मुद्दों और मुद्दों की रूपरेखा तैयार करने में कुछ घंटे की देरी की। ज्ञात तथ्य।

यह पहले से लापता संदर्भ अमूल्य था, क्योंकि मैं अचानक यह समझने में सक्षम था कि कौन से दस्तावेज उन दस्तावेजों से प्रासंगिक हो सकते हैं जिन्हें एक बार में सैकड़ों या हजारों दस्तावेज़ों को कवर करने वाली एकल डेटाबेस प्रविष्टि के साथ जल्दी से अनदेखा किया जा सकता है।

इसने हमें दस्तावेज़ों के एक सबसेट को इंडेक्स करने के लिए टेंपों की एक सेना को किराए पर लेने की भी अनुमति दी, जो कि छोटी टीम संभाल नहीं सकती थी। मामले पर पूर्णकालिक कर्मचारी उपयोगी सामग्री की पहचान कर सकते हैं और टेम्प्स इसे संभाल सकते हैं।

मैं तर्क नहीं दे सकता था कि हम प्रासंगिक दस्तावेजों की पहचान करने में 100% सफल थे, लेकिन सामूहिक रूप से डेटाबेस टूल के साथ काम करने वाले हम इंसान मामले पर काम कर रहे वकीलों के उद्देश्यों के लिए वास्तव में कुछ उपयोगी बनाने में सक्षम थे।

थोड़ी देर गुनगुनाने के बाद, उन्हें यह बताने के बाद कि मैं स्कूल क्यों जा रहा था (1994 के मध्य में), लेकिन वास्तव में जाने से पहले, एक बड़ी कंसल्टेंसी की एक टीम ने “ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन टेक्नोलॉजी” नामक कुछ जारी किया।

उन्होंने यह प्रदर्शित करते हुए एक अद्भुत काम किया कि कैसे OCR डेटा को डिजिटाइज़ कर सकता है और एक खोज योग्य डेटाबेस बना सकता है जिसे प्रत्येक दस्तावेज़ की डिजिटल छवियों के साथ टैग किया जाएगा। उन्होंने सभी दस्तावेजों को स्कैन करने के लिए कुछ मूल्य उद्धृत किया जो मुझे बहुत बड़ा लग रहा था, लेकिन जब आपको उनकी आवश्यकता थी तो किसी भी दस्तावेज को अनुक्रमित करने और कॉपी करने में शामिल मानव श्रम की तुलना में यह बहुत सस्ता था।

जैसा कि वे कहते हैं, इस लड़ाई में मेरे पास कोई कुत्ता नहीं था, लेकिन मैंने संक्षेप में बात की और सुझाव दिया कि हमारे मामले में दस्तावेजों की प्रकृति – कार्बन फोटोकॉपी – और यह तथ्य कि कई में लिखावट भी थी, ने उन्हें इस तकनीक द्वारा कब्जा करने के लिए खराब उम्मीदवार बना दिया। मुझे सम्मानपूर्वक सुना गया, लेकिन जो लोग इन बातों को तय करते हैं, उन्होंने डेटाबेस बनाने के लिए स्वीप के साथ आगे बढ़ने का फैसला किया है।

एक साल दूर रहने के बाद, मैंने कुछ पुराने सहकर्मियों के साथ यह देखने के लिए दोबारा संपर्क किया कि चीजें कैसी चल रही हैं और परिणाम पूर्वानुमानित थे। डेटाबेस ने अच्छी तरह से काम नहीं किया, और जो बुरा था वह यह था कि किसी ने भी इन दस्तावेज़ों को यह जानने के लिए पूर्व-स्कैन नहीं देखा था कि उनमें क्या था, आपको पता नहीं था कि आप क्या खो सकते हैं।

उन्होंने मुझे उन वकीलों की कहानियां सुनाईं, जो विरोधी वकीलों द्वारा घात लगाए बैठे थे, जिनके पास ऐसे दस्तावेज थे जो हमें नहीं मिले थे और इसलिए तैयार नहीं कर सके। बेशक, पिछले 30 वर्षों में ओसीआर में बहुत सुधार हुआ है, लेकिन सुधार हाल ही में हुआ है और किसी भी तरह से सही नहीं है।

मुझे नहीं पता कि कहानी उस बिंदु से आगे कैसे निकली, हालाँकि जहाँ तक मुझे पता है, मुकदमेबाजी अभी भी जारी है। यह बहुत बड़ा केस था।

लेकिन मैंने स्वचालन के बारे में एक सबक सीखा और जटिल परिदृश्यों में मानव निर्णय की भूमिका निभानी चाहिए।

मैं निश्चित रूप से विश्वास करने के आकर्षण को समझ सकता हूं कि मानव लेखन कार्य का एक महत्वपूर्ण हिस्सा एक एल्गोरिथ्म के लिए आउटसोर्स किया जा सकता है, लेकिन मुझे लगता है कि जो लोग मानते हैं कि अधिकांश लिखित संचार को आउटसोर्स किया जा सकता है, वे शायद भविष्य में कुछ वास्तविक सिरदर्द का सामना कर रहे हैं।

सबसे बुरी बात यह है कि जो लोग खुद को ऑटोमेशन के लिए इतना अधिक देते हैं उन्हें पता नहीं हो सकता है कि कुछ गलत है जब तक कि इसके बारे में कुछ भी करने में बहुत देर न हो जाए, जैसे गरीब लोग जिन्होंने टेस्ला के “स्वायत्त” मोड पर भरोसा किया और एक कार प्राप्त की। नष्ट (या बदतर) ) आपके भरोसे से।

चैटजीपीटी एक संभावित शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन मुझे आशा है कि सभी को याद होगा कि मानव एजेंसी, इसकी सभी खामियों के बावजूद, इन जटिल परिस्थितियों को हल करने में एक आवश्यक घटक है।