چیٹ جی پی ٹی انسانی رویے کے مطالعے میں انسانوں کی جگہ لے رہا ہے — اور یہ حیرت انگیز طور پر اچھی طرح سے کام کر رہا ہے۔

چیٹ جی پی ٹی انسانی رویے کے مطالعے میں انسانوں کی جگہ لے رہا ہے — اور یہ حیرت انگیز طور پر اچھی طرح سے کام کر رہا ہے۔

ٹائم سٹیمپ: 25 جولائی 2023 صبح 10:00 بجے
چیٹ جی پی ٹی انسانی رویے کے مطالعے میں انسانوں کی جگہ لے رہا ہے — اور یہ حیرت انگیز طور پر پلیٹو بلاکچین ڈیٹا انٹیلی جنس پر کام کر رہا ہے۔ عمودی تلاش۔ عی

میں انتھونی بورڈین کے ٹریول شو کا بہت بڑا پرستار ہوں۔ حصوں نامعلوم. ہر ایپی سوڈ میں، شیف کھلے دل اور دماغ کے ساتھ علاقائی قبائل کی زندگیوں، کھانوں اور ثقافتوں کو دستاویزی شکل دیتے ہوئے دنیا بھر کے دور دراز دیہاتوں کا دورہ کرتا ہے۔

یہ شو انسانیت کے حیران کن تنوع کی ایک جھلک فراہم کرتا ہے۔ سماجی سائنسدانوں کا ایک ہی مقصد ہوتا ہے — مختلف لوگوں، گروہوں اور ثقافتوں کے رویے کو سمجھنا — لیکن کنٹرول شدہ حالات میں مختلف طریقے استعمال کرتے ہیں۔ دونوں کے لیے، ان تعاقب کے ستارے موضوع ہیں: انسان۔

لیکن کیا ہوگا اگر آپ انسانوں کو AI چیٹ بوٹس سے بدل دیں؟

خیال مضحکہ خیز لگتا ہے۔ پھر بھی ChatGPT اور دیگر بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) کی آمد کی بدولت، سماجی سائنس دان ان ٹولز کو تیزی سے "نقلی انسانوں" کے متنوع گروہوں کی تعمیر کے لیے استعمال کرنے کے خیال کے ساتھ چھیڑ چھاڑ کر رہے ہیں اور ایک پراکسی کے طور پر ان کے رویے اور اقدار کی تحقیقات کے لیے تجربات کر رہے ہیں۔ ان کے حیاتیاتی ہم منصب۔

اگر آپ ڈیجیٹل طور پر دوبارہ تخلیق شدہ انسانی ذہنوں کا تصور کر رہے ہیں، تو ایسا نہیں ہے۔ خیال یہ ہے کہ انسانی ردعمل کی نقل کرنے میں ChatGPT کی مہارت کو استعمال کریں۔ کیونکہ ماڈلز بہت زیادہ آن لائن ڈیٹا کو کھرچتے ہیں — بلاگز، یوٹیوب تبصرے، مداحوں کے افسانے، کتابیں — وہ متعدد زبانوں میں الفاظ کے درمیان تعلقات کو آسانی سے پکڑ لیتے ہیں۔ یہ نفیس الگورتھم زبان کے اہم پہلوؤں کو بھی ڈی کوڈ کر سکتے ہیں، جیسے ستم ظریفی، طنز، استعارے، اور جذباتی لہجے، جو ہر ثقافت میں انسانی رابطے کا ایک اہم پہلو ہے۔ یہ طاقتیں LLMs کو وسیع پیمانے پر عقائد کے ساتھ متعدد مصنوعی شخصیات کی نقل کرنے کے لیے ترتیب دیتی ہیں۔

ایک اور بونس؟ انسانی شرکاء کے مقابلے میں، ChatGPT اور دیگر LLMs تھکتے نہیں ہیں، جس سے سائنسدانوں کو ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انسانی رویے کے بارے میں نظریات کو بے مثال رفتار کے ساتھ جانچنے کی اجازت ملتی ہے۔

خیال، اگرچہ متنازعہ ہے، پہلے سے ہی حمایت حاصل ہے. ایک حالیہ مضمون نوزائیدہ فیلڈ کا جائزہ لینے سے معلوم ہوا کہ کچھ احتیاط سے ڈیزائن کیے گئے منظرناموں میں، ChatGPT کے جوابات تقریباً 95 فیصد انسانی شرکاء کے جوابات سے منسلک ہیں۔

AI "سوشل سائنس ریسرچ کے لیے گیم کو تبدیل کر سکتا ہے،" نے کہا واٹر لو یونیورسٹی میں ڈاکٹر ایگور گراسمین، جنہوں نے حال ہی میں اپنے ساتھیوں کے ساتھ مل کر ایک نظر آنے والا مضمون لکھا سائنس. استعمال کرنے کی کلید ہومو سلیکس تحقیق میں؟ محتاط تعصب کا انتظام اور ڈیٹا کی مخلصی، ٹیم نے کہا۔

انسانی سماجی دماغ کی تحقیقات

سماجی سائنس دراصل کیا ہے؟

سیدھے الفاظ میں، یہ اس بات کا مطالعہ کر رہا ہے کہ انسان - یا تو فرد کے طور پر یا ایک گروہ کے طور پر - مختلف حالات میں کیسے برتاؤ کرتے ہیں، وہ ایک دوسرے کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں اور ایک ثقافت کے طور پر ترقی کرتے ہیں۔ یہ متعدد شاخوں کے ساتھ تعلیمی حصول کی ایک چھتری ہے: معاشیات، سیاسیات، بشریات، اور نفسیات۔

نظم و ضبط موجودہ zeitgeist میں نمایاں موضوعات کی ایک وسیع رینج سے نمٹتا ہے۔ دماغی صحت پر سوشل میڈیا کا کیا اثر ہے؟ موسمیاتی تبدیلیوں کے بارے میں موجودہ عوامی رویے کیا ہیں کیونکہ موسم کی شدید اقساط میں اضافہ ہوتا ہے؟ مختلف ثقافتیں مواصلات کے طریقوں کو کیسے اہمیت دیتی ہیں — اور کیا غلط فہمیوں کو جنم دیتا ہے؟

سماجی سائنس کا مطالعہ ایک سوال اور مفروضے سے شروع ہوتا ہے۔ میرے پسندیدہ میں سے ایک: کیا ثقافتیں جسم کی بدبو کو مختلف طریقے سے برداشت کرتی ہیں؟ (مذاق نہیں، موضوع مطالعہ کیا گیا ہے تھوڑا سا، اور ہاں، ایک فرق ہے).

اس کے بعد سائنس دان اپنے خیالات کو جانچنے کے لیے متعدد طریقے استعمال کرتے ہیں، جیسے سوالنامے، طرز عمل کے ٹیسٹ، مشاہدہ اور ماڈلنگ۔ سروے خاص طور پر مقبول ٹول ہیں، کیونکہ سوالات کو سختی سے ڈیزائن اور جانچا جا سکتا ہے اور آن لائن تقسیم کیے جانے پر آسانی سے لوگوں کی ایک وسیع رینج تک پہنچ سکتے ہیں۔ سائنسدان پھر تحریری جوابات کا تجزیہ کرتے ہیں اور انسانی رویے میں بصیرت حاصل کرتے ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، ایک شریک کا زبان کا استعمال ان مطالعات کے لیے اہم ہے۔

تو ChatGPT کیسے فٹ ہوتا ہے؟

۔ ہومو سلیکس

گراسمین کے لیے، LLMs جیسے ChatGPT یا Google's Bard سماجی سائنس کے تجربات کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کے لیے ایک بے مثال موقع کی نمائندگی کرتے ہیں۔

چونکہ وہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہیں، LLMs "انسانی تجربات اور نقطہ نظر کی ایک وسیع صف کی نمائندگی کر سکتے ہیں،" مصنفین نے کہا۔ ان لوگوں کی طرح جو اکثر بین الاقوامی سطح پر سفر کرتے ہیں، کیونکہ ماڈل انٹرنیٹ پر سرحدوں کے بغیر آزادانہ طور پر "گھومتے" ہیں، وہ بھرتی کیے گئے انسانی مضامین کے مقابلے میں وسیع تر ردعمل کو اپنا سکتے ہیں اور ظاہر کر سکتے ہیں۔

چیٹ جی پی ٹی دوسرے اراکین سے بھی متاثر نہیں ہوتا یا تھک جاتا ہے، ممکنہ طور پر اسے کم متعصب ردعمل پیدا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ خصوصیات خاص طور پر "زیادہ خطرے والے منصوبوں" میں کارآمد ہو سکتی ہیں - مثال کے طور پر، سوشل میڈیا پوسٹس کے ذریعے جنگ یا مشکل حکومتوں کے تحت رہنے والے لوگوں کے ردعمل کی نقل کرنا۔ بدلے میں، جوابات حقیقی دنیا کی مداخلتوں کو مطلع کر سکتے ہیں۔

اسی طرح، صنفی شناخت یا غلط معلومات جیسے ثقافتی گرم موضوعات پر تربیت یافتہ ایل ایل ایم پالیسیوں سے آگاہ کرنے کے لیے مختلف نظریاتی یا نظریاتی مکاتب فکر کو دوبارہ پیش کر سکتے ہیں۔ لاکھوں انسانی شرکاء کی بڑی محنت سے رائے شماری کرنے کے بجائے، AI آن لائن گفتگو کی بنیاد پر تیزی سے ردعمل پیدا کر سکتا ہے۔

ممکنہ حقیقی زندگی کے استعمال کو ایک طرف رکھتے ہوئے، LLMs ڈیجیٹل مضامین کے طور پر بھی کام کر سکتے ہیں جو سماجی سائنس کے تجربات میں انسانی شرکاء کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، کچھ حد تک ویڈیو گیمز میں نان پلیئر کرداروں (NPC) سے ملتا جلتا ہے۔ مثال کے طور پر، LLM مختلف "شخصیات" کو اپنا سکتا ہے اور پوری دنیا کے انسانی رضاکاروں سے ایک ہی سوال پوچھ کر متن کا استعمال کرتے ہوئے آن لائن ان سے بات چیت کر سکتا ہے۔ چونکہ الگورتھم سوتے نہیں ہیں، یہ 24/7 چل سکتا ہے۔ اس کے بعد حاصل ہونے والا ڈیٹا سائنسدانوں کو یہ دریافت کرنے میں مدد کر سکتا ہے کہ متنوع ثقافتیں اسی طرح کی معلومات کا اندازہ کیسے لگاتی ہیں اور رائے اور غلط معلومات کیسے پھیلتی ہیں۔

بچے کے اقدامات

مطالعہ میں انسانوں کے بدلے چیٹ بوٹس استعمال کرنے کا خیال ابھی تک مرکزی دھارے میں شامل نہیں ہے۔

لیکن اس کا ابتدائی ثبوت ہے کہ یہ کام کر سکتا ہے۔ اے پری پرنٹ مطالعہ جارجیا ٹیک، مائیکروسافٹ ریسرچ، اور اولن کالج سے اس ماہ جاری کیا گیا ہے کہ ایک ایل ایل ایم نے متعدد کلاسیکی نفسیات کے تجربات میں انسانی ردعمل کو نقل کیا، بشمول بدنام زمانہ ملگرام شاک تجربات.

پھر بھی ایک اہم سوال باقی ہے: یہ ماڈل واقعی انسان کے ردعمل کو کس حد تک گرفت میں لے سکتے ہیں؟

کئی ٹھوکریں ہیں۔

سب سے پہلے الگورتھم کا معیار اور تربیتی ڈیٹا ہے۔ زیادہ تر آن لائن مواد پر صرف مٹھی بھر زبانوں کا غلبہ ہے۔ ان اعداد و شمار پر تربیت یافتہ LLM آسانی سے ان لوگوں کے جذبات، نقطہ نظر، یا اخلاقی فیصلے کی نقل کر سکتا ہے جو ان زبانوں کو استعمال کرتے ہیں۔

گراسمین نے کہا، "یہ تعصبانہ پنروتپادن ایک بڑی تشویش ہے کیونکہ یہ سماجی سائنسدانوں کی اپنی تحقیق میں ان تفاوتوں کو بڑھاوا دے سکتا ہے، جو ان کے سامنے لانے کی کوشش کرتے ہیں۔"

کچھ سائنسدانوں کو یہ بھی فکر ہے کہ LLMs صرف ہیں۔ regurgitating جو انہیں بتایا جاتا ہے. یہ ایک سماجی سائنس کے مطالعہ کا مخالف ہے، جس میں بنیادی نکتہ انسانیت کو اس کی تمام متنوع اور پیچیدہ خوبصورتی میں قید کرنا ہے۔ دوسری طرف، ChatGPT اور اسی طرح کے ماڈلز "فریب دیناایسی معلومات بنانا جو قابل فہم لگتی ہے لیکن غلط ہے۔

ابھی کے لیے، "بڑے زبان کے ماڈل انسانی تجربات کے 'سائے' پر انحصار کرتے ہیں،" گروسمین نے کہا۔ چونکہ یہ AI سسٹمز زیادہ تر بلیک باکسز ہیں، اس لیے یہ سمجھنا مشکل ہے کہ وہ کچھ مخصوص ردعمل کیسے یا کیوں پیدا کرتے ہیں- رویے کے تجربات میں انہیں انسانی پراکسی کے طور پر استعمال کرتے وقت ایک چھوٹی سی پریشانی ہوتی ہے۔

مصنفین نے کہا کہ حدود کے باوجود، "LLM سماجی سائنسدانوں کو روایتی تحقیقی طریقوں سے الگ ہونے اور جدید طریقوں سے اپنے کام تک پہنچنے کی اجازت دیتے ہیں۔" پہلے قدم کے طور پر، ہومو سیلیکس دماغی طوفان اور تیزی سے مفروضوں کی جانچ کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جس میں امید افزا افراد کو انسانی آبادی میں مزید درست کیا جا رہا ہے۔

لیکن سماجی علوم کے لیے حقیقی معنوں میں AI کا خیر مقدم کرنے کے لیے، ان طاقتور نظاموں تک شفافیت، انصاف پسندی اور مساوی رسائی کی ضرورت ہوگی۔ LLMs کی تربیت مشکل اور مہنگی ہے، حالیہ ماڈلز بھاری پے والز کے پیچھے تیزی سے بند ہو رہے ہیں۔

"ہمیں یہ یقینی بنانا چاہیے کہ سوشل سائنس ایل ایل ایم، تمام سائنسی ماڈلز کی طرح، اوپن سورس ہیں، مطلب یہ ہے کہ ان کے الگورتھم اور مثالی طور پر ڈیٹا سب کے لیے چھان بین، جانچ اور ترمیم کے لیے دستیاب ہیں،" نے کہا یونیورسٹی آف واٹر لو میں مطالعہ کے مصنف ڈاکٹر ڈان پارکر۔ "صرف شفافیت اور نقل کو برقرار رکھنے سے ہی ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI کی مدد سے سماجی سائنس کی تحقیق انسانی تجربے کے بارے میں ہماری سمجھ میں صحیح معنوں میں تعاون کرتی ہے۔"

تصویری کریڈٹ: Gerd Altmann سے Pixabay

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ یکسانیت مرکز